프린스턴 대학교 | ITER 핵융합 에너지

길을 가다 융합에너지로 딥 러닝으로

 

딥 러닝은 토카망 핵융합로의 붕괴를 예측하고 청정 에너지로 가는 길을 닦는데 사용됩니다.

 

수백만 년 동안 지구에 적력을 공급하다

우리 시대의 가장 큰 도전 중 하나는 지속 가능한 청정 에너지원을 찾는 여기 지구에서 우리의 미래에 힘을 실어주세요. 과학자 오늘날 융합이 그 핵심이라고 믿습니다. 미래 작은 것을 활용하는 능력을 상상해보십시오. 에너지 원자로 내의 태양의 약속이라면 융합이 실현될 수 있으며, 수백만 명의 주요 에너지원이 됩니다.

 

다른 형태의 에너지와 달리 핵융합은 폭주 반응이 일어날 수 없기 때문에 본직적으로 안전합니다. 조건의 가장 간단한 변화는 즉시 반응을 켄칭합니다. 주요 연료원인 중수소는 지구의 바다에 풍부하게 존재하며 폐기물을 50년 이내에 빠르게 부패합니다. 가장 중요한 것은 핵융합을 위한 에너지 곱셈 계수가 잠재적으로 450:1만큼 높다는 것입니다.

 

세계 최대의 실험용 핵융합로인 국제 ITER 시설의 연구원들은 순 에너지를 생산하는 최초의 핵융합 시스템을 구축하기 위해 노력하 고 있습니다. ITER는 오랜 기간 동안 핵융합 반응을 유지할 수 있는 최초의 제어 장치가 될 것입니다. 그러나 대규모 파괴 사건으로 인해 플라즈마(하전 입자의 매우 뜨거운 가스)가 구속을 벗어나 "토카막"으로 알려진 수십억 달러 장치에 심각한 손상을 일으킬 수 있기 때문에 이러한 연소 플라즈마 반응을 유지하는 것은 매우 어렵습니다. 성공하려면 ITER이 진정으로 지속 가능한 에너지원을 만 드는 경로를 방해하는 중단을 예측, 대응 및 최소화하거나 피할 수 있어야 합니다.

 

중앙에 고온 플라즈마 토러스를 보여주는 다중 레벨 ITER Tokamak 및 플랜트 시스템의 단면

 

계선을 위한 딥 러닝 예측

붕괴를 피하고 안전하게 핵융합 반응을 예측하고 조종하기 위해 계속해서 전력을 생산하기 위해 프린스턴 대학의 연구원들은 고급 기계 학습 FRNN(Fusion Recurrent Neural Network) 예측 코드를 개발했습니다.

 

FRNN 은 딥 러닝 방법을 사용하고 200 NVIDIA® Pascal™ P100 GPU로 성공적으로 확장하여 자기적으로 제한된 핵융합 토카막 장치의 원자로 관련 조건에서 매우 해로운 붕괴 사건의 시작. 교란은 자기장이 파괴되어 물리적 구속 용기에 다양한 수준의 손상과 함께 방전이 빠르게 종료되는 대규모 이벤트입니다.

 

중단되는 동안 기계는 플라즈마의 열 에너지와 전류가 밀리초 미만으로 소멸되기 때문에 막대 한 열 및 전자기 부하를 받습니다. 적은 수의 사건으로도 피해를 입으면 지속 가능한 토카막 핵융합로 건설 이 불가능합니다. 예측에 사용되는 기존의 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션은 너무 정확하지 않고 느립니다.

 

그러 나 지난 10년 동안 전통적인 기계학습 방법이 개선되어 약 85%의 정확도, 5%의 오탐율 및 중단의 시작을 예측할 수 있습니다. 이 전에 약 30밀리초의 회피를 위한 충분한 시간과 함께 이벤트. 필요한 추가 개선 사항을 제공하기 위해 딥 러닝 컨볼루션 및 순환 신경망 기능은 이제훈련 및 관련 예측에 사용되는 JET(Joint European Tokamak) 실험의 대규모 데이터베이스 와 함께 FRNN 소프트웨어에서 구현됩니다.

 

 

Google Tensorlow 프레임워크로 개발된 FRNN 소프트웨어는 딥 러닝을 사용하여 충분한 양의 핵융합 플라즈마 파괴를 예측합니다. 손상 및 가동 중지 시간을 최소화하는 시간 ‒ 오늘날의 강력한 JET(Joint European Torus)와 같은 열핵 융합 실험과 궁극적으로 연소 플라즈마 ITER 실험을 위한 것입니다. 에 의해 JET의 과거, 시간 종속, 0차원(포인트/스칼라) 진단 데이터를 사용하여 중단을 감지하도 FRNN 훈련 실험, Princeton 연구원은 예측 능력을 초과할 수 있습니다.

 

90%의 정확도를 달성함으로써 기존 시뮬레이션 5% 위양성 비율. 이를 통해 (i) 딥 러닝 소프트웨어의 이식성을 입증하는 주요 목표를 향한 길을 잘 가고 있습니다. JET와 같은 하나의 주요 실험에 대해 현재의 다른 많은 토카막 시설 및 결국 ITER에 한 교육을 받았습니다. (ii) 적시에 대응 95%의 정확도와 신뢰성을 제공하는 예측 기능 30밀리초 이상 전에 양성 및 5% 미만의 거짓 양성 혼란의 시작.

 

 

미래를 위한 동력

ITER는 연소 플라즈마 토카막 실험입니다. 10의 에너지 곱셈 계수 - 즉, 성공하면 ITER에서 10을 생성합니다. 소비하는 에너지의 양을 곱합니다. 일단 점화되면 열이 포착됩니다. 융합 반응에 의해 열 에너지를 유지하기에 충분할 것입니다. 연료가 유지되는 한 핵융합 반응이 지속되는 데 필요한 범위 추가했습니다.

 

상업용 발전소에서 이를 통해 생산된 에너지는 원자의 융합은 용기 벽에서 열로 흡수되어 생성 증가와 터빈과 발전기에 의한 전기 ITER는 작은 사업이 아닙니다. 7개 정부(유럽 연합, 일본, 중국, 한국, 인도, 러시아 및 미국)의 회원 세계 인구의 절반 이상을 대표하는 이 단체의 목표는 하나를 정복하는 것입니다. 지구에서 무한한 에너지를 재생산하는 과학의 위대한 개척지 그것은 태영과 별에 연료를 공급합니다.