米国エネルギー省 (DoE) による一種の核融合のブレークスルーに続いて、この機関は、人工知能、機械学習、およびその他のデータ リソースを大義に結び付けることができる研究者に 33 万ドルを提供しています。

目的は、いくつかの DoE 実験で使用される核融合エネルギーとプラズマ科学の分析とシミュレーションを高速化するマシン インテリジェンスを取得することです。 代理店は 提案を求める [PDF] 既存の公開データへの AI/ML の適用について。今後数十年以内に核融合パイロット プラントの開発をサポートする可能性が高いアプローチに重点を置いています。

資金調達ラウンドは、ローレンス リバモア国立研究所 (LLNL) の科学者のわずか XNUMX 週間後に行われます。 発表の 彼らは核融合点火を達成しました。 LLNL の National Ignition 施設で実施されたこの実験では、3.15 個のレーザーから燃料ペレットに 2.05 メガジュールを発射することで 192 メガジュールのエネルギーを生成しましたが、大きな落とし穴があります。

この実験は、太陽内のプロセスをシミュレートすることで豊富なクリーン エネルギーを達成するという、すでに数十年にわたる探求のマイルストーンをマークしましたが、その夢は現実にはほど遠いままです。 問題は、核融合点火を達成する方法が効率的でないことです。 3.15 メガジュールのエネルギーを生成するには、実験で使用されたレーザーに 322 メガジュールを注ぐ必要がありました。

しかし、DoE の科学者は、これらの実験によって生成された大規模なデータセットからこれまで見落とされていた洞察を抽出し、核融合システムのシミュレーションに使用されるモデルを改良することにより、AI/ML がこれを変える秘訣である可能性があると考えています。

AI / ML を核融合およびプラズマ研究に使用するというアイデアは、何年も前から広まっています。 2018 年にさかのぼると、核融合エネルギー科学諮問委員会は、研究を加速する技術の可能性を認識していました。 今週に早送りすると、DoE は現在、今後 11 年間で年間 XNUMX 万ドルの規模で、そのアプリケーションの研究に資金を提供することを計画しています。

しかし、研究者が興奮しすぎる前に、そのすべてが 1 つのプロジェクトに行き着くわけではありません。 代わりに、DoE は 2.5 ～ XNUMX のプロジェクトに資金を提供することを期待しており、資金の上限を XNUMX 万ドルから XNUMX 万ドルとしています。

助成金の事前申請の締め切りは 31 月 15 日、正式な申請は XNUMX 月 XNUMX 日までです。®

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• 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2022/12/23/doe_fusion_ai/