Recomandări cheie
- Cercetătorii folosesc AI pentru a avansa cercetarea fuziunii.
- O companie folosește IA Google pentru a-și controla experimentele de fuziune.
- AI stimulează, de asemenea, progrese în medicină, inclusiv detectarea cancerului.
Energia de fuziune practică se poate apropia de realitate datorită progreselor în inteligența artificială (AI), spun experții.
O companie din SUA susține că accelerează calea către puterea de fuziune folosind învățarea automată. TAE Technologies a redus sarcinile de calcul care odată durau luni la doar câteva ore folosind AI. Este una dintre multele companii care folosesc AI pentru a ajuta la cercetare.
„Ceea ce încă nu știm despre fuziune, de exemplu, cum să atingem și să menținem condiții stabile de fuziune, se ascunde în date”, Diogo Ferreira, profesor de Sisteme Informaționale la Universitatea din Lisabona, Portugalia, care studiază aplicarea AI în cercetarea fuziunii a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.
„Amintiți-vă că o mașină de fuziune este un experiment științific complex, dar un lucru este sigur - toate aceste mașini au zeci, dacă nu sute de sisteme de diagnosticare atașate la ea”, a adăugat el. „Aceasta înseamnă că un singur experiment, care durează doar câteva secunde, poate genera o cantitate de date de ordinul 10 până la 100 de gigaocteți.”
Star Power
Fuziunea practică este o formă de generare a energiei care creează electricitate folosind căldura din reacțiile de fuziune nucleară. Este același tip de reacție care dă putere stelelor.
După zeci de ani de progres lent, cercetarea fuziunii se încălzește. Oamenii de știință au anunțat recent că au generat cel mai mare impuls de energie susținută creat vreodată prin fuziunea atomilor, dublându-și propriul record din experimentele efectuate în 1997.
TAE Systems speră că AI ar putea ajuta la depășirea barierelor tehnice. Compania folosește un cilindru de fuziune lung de 100 de picioare, numit Norman, pentru experimente. Inteligența artificială de la Google este folosită pentru a verifica cantitățile uriașe de date generate în timpul cercetării.
„Cu ajutorul nostru folosind optimizarea mașinilor și știința datelor, TAE și-a atins obiectivele majore pentru Norman, ceea ce ne aduce cu un pas mai aproape de obiectivul fuziunii de rentabilitate”, a scris Ted B altz, inginer senior software, Google Research. pe site-ul companiei. „Mașina menține o plasmă stabilă la 30 de milioane Kelvin timp de 30 de milisecunde, care este măsura puterii disponibile pentru sistemele sale. Ei au finalizat un proiect pentru o mașină și mai puternică, care speră că va demonstra condițiile necesare pentru fuziunea de rentabilitate înainte. sfârşitul deceniului."
Învățarea automată este necesară pentru a analiza experimentele pentru a descoperi tendințele care guvernează comportamentul plasmelor de fuziune, a spus Ferreira. Și, cercetătorii au nevoie de abordări sofisticate pentru a experimenta controlul dincolo de alarmele și declanșatoarele hard-codate pe care le folosesc în prezent.
„În prezent, folosim sisteme de control primitive care lovesc frânele la primul semn de necaz”, a spus Ferreira. „Avem nevoie de tehnici de inteligență artificială pentru a ne conduce în siguranță prin subtilitățile funcționării fiabile a unei mașini de fuziune pentru a genera o ieșire netă de energie.”
AI pentru salvare
Cercetarea medicală este un alt domeniu în care AI este folosită. Inteligența artificială este o completare utilă a muncii oamenilor de știință deoarece mașinile și oamenii sunt buni în diferite sarcini necesare în cercetare, a declarat Sungwon Lim, CEO-ul Imprimed Inc., un instrument de detectare predictivă a cancerului bazat pe inteligență artificială, a declarat pentru Lifewire prin e-mail.
„Acolo unde oamenii sunt capabili să vină cu soluții creative și inovații, mașinile pot analiza cantități masive de date rapid și precis”, a spus el. „AI poate face, de asemenea, tipurile de sarcini plictisitoare și repetitive care îi pot determina pe cercetătorii umani să obosească și să facă greșeli. Acest lucru face AI un instrument ideal pentru cercetare în care modelele trebuie găsite rapid în seturi de date foarte mari."
Un studiu recent al cercetătorilor de la Universitatea din Illinois, publicat în Journal of Critical Reviews in Oncology, a arătat că în prezent, învățarea automată rivalizează și, în unele cazuri, depășește, clinicienii instruiți în diagnosticarea și predicția rezultatului în cancerul de vezică urinară.
„Rolul critic al inteligenței artificiale în diagnosticarea precoce a cancerului nu poate fi exagerat, deoarece în fiecare an milioane de cazuri de cancer rămân nediagnosticate până în stadiile târzii ale bolii, în care opțiunile terapeutice devin extrem de limitate sau inexistente”, Soheila Borhani, una. a spus autorul lucrării lui Lifewire într-un e-mail.
