Estás leyendo la publicación: El aprendizaje profundo puede resolver el problema del control magnético de Tokamak: hacia la IA
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Aprendizaje profundo
Al principio de todo, había energía. La energía es una de las cosas más importantes del universo. Sin energía utilizable, no podrías leer este artículo. El poder de fusión da vida a la tierra. El Sol es un reactor de fusión muy grande, sin él la Tierra estaría congelada. Los enlaces químicos de nuestros alimentos, petróleo, energía solar, eólica e hidroeléctrica se originaron en el corazón del sol.
Hoy en día la energía es un problema muy grande para la tierra. Cuanto más producimos energía más producimos contaminación y CO2 que no es sostenible. Muchos científicos creen que la solución para la energía es la energía nuclear. Hay 2 tipos de energía nuclear.
En primer lugar, inventamos la energía de fisión. La energía de fisión se basa en la división de núcleos pesados en otros más pequeños y genera energía térmica. Fusion combina núcleos más pequeños con núcleos pesados que generan energía térmica. La fusión es el último proceso de generación de energía porque crea mucha más energía que la fisión y es muy, muy limpia.
La humanidad intenta crear sol en el laboratorio y lo logramos, pero hay un gran problema. Genera menos energía de la que ponemos y no es seguro de usar. Recientemente, el equipo de DeepMind publicó un artículo llamado Control magnético de plasmas tokamak a través del aprendizaje de refuerzo profundo [1].
En este artículo, explicaré el artículo de Deepmind y veremos cómo Deep Learning puede ayudarnos a lograr energía limpia ilimitada.
Tabla de contenido:
- ¿Cómo funciona Tokamak?
- Problema de control magnético de Tokamak
- La solución de Deepmind
¿Cómo funciona Tokamak?
La fusión nuclear se puede utilizar para generar electricidad. El calor generado recogido de las paredes del Tokamak genera energía de vapor y hace funcionar las turbinas. Para configurar el sol en su laboratorio, necesita combustible como deuterio y tritio. Son fáciles de encontrar y almacenar. El siguiente paso es hornear sus ingredientes.
Pero tenemos un problema llamado Fuerzas de Coulomb. Como sabemos, los núcleos de un átomo están formados por protones y neutrones. Los protones tienen carga (+) y los neutrones no tienen carga. Es un hecho conocido que las mismas cargas se repelen entre sí. La fusión ocurre cuando el núcleo de 2 átomos se acerca tanto que una fuerza nuclear fuerte actúa sobre ellos y se fusionan. Cuando esto ocurre, la reacción cede energía al medio ambiente.
Veamos cómo vencer Fuerzas de Coulomb:
Fórmula de fuerza de Coulomb = (k*q1*q2)/r^2
Cuanto más cerca estén los 2 protones más se sentirán forzados. ¿Cómo podemos penetrar la barrera de Coulomb? La respuesta es fácil, más velocidad! Como sabemos, la temperatura está relacionada con la velocidad de los átomos. Si podemos calentar la mezcla de combustible a 100 millones de Kelvin, la fusión es inevitable.
Sun hace este proceso con su cuerpo masivo. La gravedad comprime el gas y cuando se dan las condiciones correctas se inicia la ignición. Pero necesitamos usar otra fuerza de la naturaleza para calentar el plasma. Es una fuerza magnética. Los campos magnéticos cambiantes se utilizan tanto para calentar como para mantener la forma del plasma. Una combinación de imanes crea un campo toroidal y un campo poloidal que tiene forma de dona.
Bien, comenzamos la fusión, ¿cómo controlarla? Millones de Kelvin derretirán todo. Para resolver este problema, se crea un vacío dentro del Tokamak, y el campo magnético mantiene el plasma alejado de las paredes. Como sabemos que el plasma está cargado eléctricamente, se verá afectado por el campo magnético.
Tokamak tiene una forma de dona muy especial. Y la superficie de este dispositivo está cubierta con bobinas de campo. Esta fórmula muestra cómo se crea el campo magnético a partir del cable que pasa la corriente.
B=(μ*I)/(2πr) μ=(4π×10−7T⋅ m/A) es el
I = Corriente que pasa por el cable (A)
π= (3.14…) número pi
r = radio del alambre [2]
Si observamos la fórmula del campo magnético generado por un cable que pasa corriente. La dirección y la magnitud del campo magnético están directamente relacionadas con la corriente. Podemos controlar el campo magnético, si podemos controlar el campo magnético también podemos controlar el plasma. Al cambiar la corriente podemos darle la forma deseada al plasma, es el concepto clave en el enfoque de Tokamak y Deepmind.
Sun crea un equilibrio entre la presión nuclear y la fuerza gravitatoria. En Tokamak, el equilibrio se crea entre la presión nuclear y la fuerza magnética.
Problema de control magnético de Tokamak
¿Cómo controlar la caótica bola de fuego nuclear? Cuando el plasma toca las paredes del reactor, se enfría y el reactor se daña. El principal desafío es la forma y mantiene el plasma caliente dentro del reactor. El plasma caliente es un lugar muy caótico, se acumulan pequeñas inestabilidades y provocan una fusión imposible.
Este es el problema de control magnético de Tokamak.
La solución de Deepmind
DeepMind abordó problemas científicos muy difíciles, como jugar al go mejor que cualquier ser humano, prediciendo el plegamiento de proteínas con un error muy bajo. Pero esta vez se enfrentan a un problema realmente difícil. Si DeepMind puede resolver este problema, las futuras plantas nucleares estarán controladas por IA.
Cuando echamos un vistazo al artículo de DeepMind. Han colaborado con el Swiss Plasma Center y las experimentaciones realizadas aquí. TCV) es investigación suiza, tamaño mediano reactor de fusión.
DeepMind propuso el aprendizaje por refuerzo para resolver los problemas de control magnético de Tokamak. El tokamak es el sistema más complejo del mundo real para el aprendizaje por refuerzo. En primer lugar, crearon un entorno simulado, para la mecánica del entorno. Ecuaciones de Grad-Shafranov usado [3]. Estas ecuaciones son ideales para la magnetohidrodinámica.
DeepMind creó una única red neuronal para controlar las 19 bobinas, el agente aprende automáticamente qué voltajes deben suministrarse para contener mejor el plasma. El modelo tiene tres capas ocultas y termina con una Capa Densa 19. Este modelo solo está entrenado en simulación que aplicado al mundo real, lo cual es muy interesante. Toda la política de control se aprendió de la interacción con el simulador y luego se implementó en el hardware de TCV.
El método se divide en tres etapas. Primero, un investigador define los objetivos del experimento, que pueden incluir objetivos de control variables en el tiempo. En segundo lugar, un algoritmo de RL profundo interactúa con un simulador de tokamak para determinar una estrategia de control casi óptima para lograr los objetivos definidos. En tercer lugar, la estrategia de control, representada como una red neuronal, se ejecuta en tiempo real en el hardware tokamak. Las funciones de recompensa para el agente eran desde la posición simple y la estabilización de la corriente de plasma hasta combinaciones complejas de múltiples objetivos variables en el tiempo.
Como vimos los resultados, el experimento fue bastante exitoso. DeepMind declaró que el modelo puede controlar una variedad de formas de plasma. El problema de la fusión aún no se ha resuelto, pero este experimento creó un cambio de paradigma. El uso convencional en Tokamak era costoso y complejo. El uso de un modelo para el control hace que el proceso sea más eficiente.
Conclusión
La energía es un problema muy grande en la tierra, causó guerras y contaminación. Fusion parece resolver todos estos problemas. La inteligencia humana no evoluciona para crear sistemas de control para crear un sol estable en la tierra. Tal vez podamos hacerlo, pero no tenemos suficiente tiempo. Es hora de utilizar el aprendizaje automático para abordar los problemas más complejos.
Al mismo tiempo, si los humanos vamos a ser una especie interestelar, debemos superar este problema. Hay mucho hidrógeno y helio en el universo…
Referencias
[1]https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9
[3]https://en.wikipedia.org/wiki/Grad%E2%80%93Shafranov_ecuación
El aprendizaje profundo puede resolver el problema del control magnético de Tokamak se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
