Ученые научили нейросеть DeepMind удерживать плазму в токамаке

Специалисты проекта DeepMind и ученые из Швейцарии создали алгоритм машинного обучения, способный удерживать плазму в термоядерном реакторе. Нейросеть, лежащая в основе алгоритма, обучалась на высокоточном симуляторе, а затем тестировалась на реальном токамаке в Швейцарии — пишет Nature.

DeepMind — британский стартап, занимающийся созданием решений в сфере ИИ. В 2014 году компания была приобретена корпорацией Google. Самые известные результаты деятельности DeepMind — игровые алгоритмы, которые превосходят человека не только в таких традиционных дисциплинах, как шахматы и го, но и в компьютерной игре StarCraft II.

Ученые проекта DeepMind занимаются и комплексными прикладными задачами — в частности, созданием алгоритмов для предсказания структуры белка и написания программного кода. Новое направление работы — создание ИИ для решения проблем термоядерных реакторов.

Для того, чтобы удерживать плазму внутри токамака, нужно решить проблему неустойчивости, связанную с использованием сверхмощных магнитных полей. Специалисты DeepMind и Швейцарского центра плазмы Федеральной политехнической школы Лозанны сделали ставку на применение ИИ, обученного управлению параметрами магнитных катушек токамака. Тестирование модели ИИ в симуляторе и на реальном токамаке показало, что такой подход может быть чрезвычайно эффективным.