Ključni izsledki
- Raziskovalci uporabljajo AI za pospeševanje raziskav fuzije.
- Eno podjetje uporablja Googlov AI za nadzor svojih poskusov fuzije.
- Umetna inteligenca poganja tudi napredek v medicini, vključno z odkrivanjem raka.
Strokovnjaki pravijo, da je praktična fuzijska energija morda vse bližje realnosti zahvaljujoč napredku umetne inteligence (AI).
Ameriško podjetje trdi, da s strojnim učenjem pospešuje pot do fuzijske moči. TAE Technologies je z uporabo umetne inteligence zmanjšal računalniške naloge, ki so včasih trajale mesece, na le nekaj ur. Je eno od mnogih podjetij, ki uporabljajo umetno inteligenco za pomoč pri raziskavah.
»Česar še vedno ne vemo o fuziji – npr. kako doseči in vzdrževati stabilne fuzijske pogoje – se skriva v podatkih, « Diogo Ferreira, profesor informacijskih sistemov na Univerzi v Lizboni na Portugalskem, ki preučuje uporabo umetne inteligence pri raziskavah fuzije, je povedal Lifewire v intervjuju po elektronski pošti.
»Ne pozabite, da je fuzijski stroj zapleten znanstveni eksperiment, a ena stvar je gotova – vsi ti stroji imajo na desetine, če ne na stotine diagnostičnih sistemov priključenih,« je dodal. "To pomeni, da lahko en sam eksperiment, ki traja le nekaj sekund, ustvari količino podatkov v velikosti od 10 do 100 gigabajtov."
Zvezdna moč
Praktična fuzija je oblika proizvodnje električne energije, ki ustvarja elektriko z uporabo toplote iz reakcij jedrske fuzije. To je ista vrsta reakcije, ki poganja zvezde.
Po desetletjih počasnega napredka se raziskave fuzije segrevajo. Znanstveniki so pred kratkim objavili, da so ustvarili najvišji vzdržljivi energijski impulz, ki je bil kdaj ustvarjen s spajanjem atomov, s čimer so več kot podvojili svoj rekord iz poskusov iz leta 1997.
TAE Systems upa, da bi umetna inteligenca lahko pomagala prebiti tehnične ovire. Podjetje za poskuse uporablja 100 čevljev dolg fuzijski valj, imenovan Norman. Googlova umetna inteligenca se uporablja za presejanje ogromnih količin podatkov, ustvarjenih med raziskavo.
"Z našo pomočjo z uporabo strojne optimizacije in znanosti o podatkih je TAE dosegel svoje glavne cilje za Norman, kar nas pripelje korak bližje cilju prelomne fuzije," je zapisal Ted B altz, višji osebni programski inženir, Google Research na spletni strani podjetja. "Stroj vzdržuje stabilno plazmo pri 30 milijonih Kelvinov za 30 milisekund, kar je obseg razpoložljive moči za njegove sisteme. Dokončali so zasnovo za še močnejši stroj, za katerega upajo, da bo pokazal pogoje, ki so potrebni za prelomno fuzijo, preden se začne konec desetletja."
Strojno učenje je potrebno za analizo eksperimentov za odkrivanje trendov, ki urejajo obnašanje fuzijske plazme, je dejal Ferreira. Poleg tega raziskovalci potrebujejo prefinjene pristope za nadzor eksperimentov, ki presegajo trdo kodirane alarme in sprožilce, ki jih trenutno uporabljajo.
"Trenutno uporabljamo primitivne nadzorne sisteme, ki zavirajo ob prvem znaku težav," je dejal Ferreira. "Potrebujemo tehnike umetne inteligence, da nas varno popeljejo skozi zapletenost zanesljivega upravljanja fuzijskega stroja, da ustvarimo neto izhodno energijo."
AI na pomoč
Medicinske raziskave so še eno področje, kjer se umetna inteligenca uporablja. Umetna inteligenca je uporabno dopolnilo k delu človeških znanstvenikov, ker so stroji in ljudje dobri pri različnih nalogah, potrebnih pri raziskavah, je za Lifewire po e-pošti povedal Sungwon Lim, izvršni direktor Impimed Inc., orodja za napovedovanje raka, ki temelji na umetni inteligenci.
»Kjer so ljudje sposobni pripraviti kreativne rešitve in inovacije, lahko stroji hitro in natančno analizirajo ogromne količine podatkov,« je dejal. "Umetna inteligenca lahko opravlja tudi vrste dolgočasnih, ponavljajočih se nalog, zaradi katerih se raziskovalci lahko utrudijo in delajo napake. Zaradi tega je umetna inteligenca idealno orodje za raziskave, pri katerih je treba vzorce hitro najti v zelo velikih nizih podatkov."
Nedavna študija raziskovalcev z Univerze v Illinoisu, objavljena v Journal of Critical Reviews in Oncology, je pokazala, da strojno učenje trenutno tekmuje in v nekaterih primerih prekaša usposobljene klinike pri diagnosticiranju in napovedovanju izida pri raku mehurja.
"Kritične vloge umetne inteligence pri zgodnji diagnostiki raka ni mogoče preceniti, saj vsako leto na milijone primerov raka ostane nediagnosticiranih do poznih stopenj bolezni, kjer terapevtske možnosti postanejo zelo omejene ali sploh ne obstajajo," Soheila Borhani, ena je avtor prispevka povedal Lifewire v e-pošti.
