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人工智慧助力核融合,深度強化學習實際應用在電漿控制
半世紀以來科學家不斷在尋找龐大且乾淨的能源,希望能在地球上複製出恆星反應,洛桑聯邦理工學院(EPFL)旗下的瑞士電漿中心(Swiss Plasma Center),更是歐洲最重要的核融合研究設施之一。
目前科學家已經能夠在地球上產生核融合反應,但發生反應還不夠,重點是要「持續地」維持核融合反應,且以高效且受控的方式釋放的能量來發電。
洛桑聯邦理工學院 1961 年開設電漿物理實驗室(現為瑞士電漿中心),研究核融合的托卡馬克(tokamak)技術,利用強大磁場來控制極高溫電漿,將氫原子融合成氦原子,最終釋放強大能量,並在 1992 年啟動托克馬克可變配置(variable-condition tokamak,TCV),試驗各種不同的電漿型態,不斷測試控制電漿的方法,讓電漿不會接觸到並損毀核融合設備的內部。
如今該核融合設備已過三十歲,瑞士電漿中心主任 Ambrogio Fasoli 表示,最近在設施的升級,更擴大團隊研究國際熱核融合實驗反應爐(ITER)、商用核融合電廠(Demonstration Power Plants,DEMO)和未來核融合反應爐關鍵問題的能力。
透過 TCV 裝置,科學家可以觀察電漿構型的變化如何影響電漿的特性(好比溫度、約束質量),並用來研究新的電漿構型。它也可用於評估不同配置的偏濾器(Divertor),該設備用來控制反應爐芯能量釋放,對於反應爐能不能夠長時間維持電漿而不損壞設備相當重要,目前工程師仍在努力最佳化設計。
瑞士電漿中心先前也與 Google DeepMind 合作,開發一種基於深度強化學習的新型電漿磁控制方法,最近首次成功應用在 TCV 托卡馬克的真實電漿配置中。
跟所有托卡馬克設備一樣,TCV 也有真空室,氣體可在真空室中轉化為電漿,電漿被大型磁線圈產生的環形磁場包圍,防止電漿接觸反應爐內壁,帶有歐姆線圈的中心柱也能保持電漿穩定性,以及一個可塑造電漿結構的極向場。TCV 配備了一個利用微波和熱粒子注入的加熱系統,並輔以一整套測量溫度、密度、輻射、電漿結構波動和其他重要參數的儀器。
其發電方式跟現在常見的核分裂電廠很像,利用熱量為渦輪機提供動力,差別在於核融合發電\除了提供大量可靠的基本負載電力,過程是永續、無碳,不會產生持久放射性廢棄物。
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電漿的環境設定會影響電漿的特性,在半導體製程,引用電漿技術以幾十年,早期應用電腦計算機模擬電漿的蝕刻行為,然進展不佳,主要原因是電漿蝕刻不只是物理行為,也有反應氣體解離成不同的radical, 解離程度不同,導致不同的化學行為,這是很複雜的物理與化學模型,單以繼單的計算機流體模型很難設定適當的起始條件!
現在有了AI的幫助,得到收斂的起始條件與電漿特性應該會容易一點!先從核融合電漿的單純物理行為模擬先開始吧!期待AI能加速人們對電漿行為的理解,讓電漿應用大放異彩!
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