Robert Klatt
Eine KI, die in Millisekunden Einstellungen an einem Fusionsreaktor verändern kann, kann die Plasmastabilität deutlich erhöhen. Das System wurde mit zwei realen Fusionsreaktoren erfolgreich erprobt.
Princeton (U.S.A.). Fusionsreaktoren können durch Instabilitäten im Plasma, das aus 100 Millionen Grad Celsius heißen Wasserstoffatomen besteht, beschädigt werden. Es ist deshalb für die Kernfusion essenziell, das Plasma zu kontrollieren. Entscheidungen, die die Plasmastabilität beeinflussen, müssen dazu in Millisekunden gefällt werden. Forscher des Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) um Egemen Kolemen haben deshalb eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Einstellung am Fusionsreaktor automatisch verändern kann, um das Fusionsplasma zu erhalten.
Laut den Wissenschaftlern wurde die KI mit Daten vorheriger Fusionen trainiert, damit diese Beziehungen zwischen Merkmalen erkennen kann. Das System konnte dadurch erlernen, drohende Instabilitäten im Plasma zu prognostizieren und entsprechende Einstellungen, die das Auftreten der Instabilitäten verhindern, vorzunehmen.
Um ihre KI zu erproben, haben die Wissenschaftler laut ihrer Publikation im Fachmagazin Nature Communications Experimente mit dem Korea Superconducting Tokamak Advanced Research (KSTAR) in Südkorea und DIII-D in den U.S.A. durchgeführt. Bei beiden Tokamak-Fusionsreaktoren konnte die KI den sogenannten High-Confinement Mode (H-Mode) stabil erreichen.
„Die Ergebnisse sind besonders beeindruckend, weil wir sie mit demselben Code in zwei verschiedenen Tokamaks erzielen konnten.“
Laut den Physikern sind die Ergebnisse besonders bedeutend, weil sich das Plasma bei beiden Fusionsreaktoren im Hocheinschlussmodus befunden hat. Im Hocheinschlussmodus hat das Plasma eine sehr hohe Dichte und Temperatur, die entscheidend für die Kernfusion ist, aber nur schwer aufrechterhalten werden kann. Die Experiemente belegen somit, dass für die Kontrolle von experimentellen Fusionsreaktoren und kommenden Fusionskraftwerken eine KI entscheidend sein könnte.
Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-024-48415-w
