Благодаря ИИ, китайский стартап нашел решение самой дорогой проблемы в области термоядерной энергии.

      На протяжении десятилетий энергия термоядерного синтеза была высшей надеждой на чистую энергию. Это процесс, который питает солнце, способный производить огромные объемы энергии без углеродных выбросов, связанных с ископаемыми видами топлива. Ученые потратили поколения, пытаясь воссоздать его на Земле, будучи уверенными, что если им удастся сделать это в больших масштабах, это может кардинально изменить будущее энергетики мира. Проблема в том, что термоядерный синтез невероятно сложен, не только с научной точки зрения, но и с экономической. Строительство и тестирование экспериментальных реакторов обходится в огромные суммы, а прогресс часто приходит через разочаровывающий цикл проб и ошибок. Исследователи разрабатывают теорию, строят оборудование для ее тестирования, собирают данные, вносят изменения в проект и повторяют процесс. Иногда этот цикл занимает годы. Теперь китайский стартап под названием VeloAlpha считает, что искусственный интеллект может помочь разорвать этот круг.

      Основанная ранее в этом году ученым в области термоядерного синтеза Се Хуашенем, компания из Пекина разрабатывает FusionAlpha, платформу симуляции, которая позволяет исследователям тестировать конструкции термоядерных реакторов в цифровом формате, прежде чем приступить к дорогостоящим физическим экспериментам. Это может не звучать так захватывающе, как гигантский реактор, генерирующий безграничную чистую энергию. Но если технологии VeloAlpha оправдают свои обещания, это может решить одну из самых дорогих и устойчивых проблем термоядерного синтеза.

      Невозможный треугольник термоядерной индустрии

      По словам Се, исследователи термоядерного синтеза долгое время были застрявшими в неудобном компромиссе. Самое современное программное обеспечение для симуляции, доступное сегодня, может моделировать поведение плазмы с замечательной точностью. Плазма — это сверхразогретый, электрически заряженный газ, который питает термоядерные реакции — notoriously difficult to control, и понимание ее поведения критически важно для проектирования жизнеспособного реактора. Загвоздка в том, что эти симуляции требуют значительных вычислительных ресурсов и могут занимать много времени для завершения.

      На противоположном конце спектра находятся новые системы на основе ИИ, которые могут обрабатывать вычисления гораздо быстрее. Хотя они привлекательны с точки зрения скорости, исследователи часто остаются осторожными, потому что эти инструменты могут испытывать трудности с надежностью и экстраполяцией за пределами данных, на которых они были обучены. Затем есть упрощенные физические модели, которые являются вычислительно эффективными, но часто слишком грубыми, чтобы точно направлять проектирование реакторов следующего поколения. Се описывает это как «невозможный треугольник» программного обеспечения для термоядерного синтеза: скорость, точность и предсказательная способность. Исторически исследователи должны были жертвовать одним, чтобы получить другое. Вся бизнес-модель VeloAlpha построена на идее, что этот компромисс больше не должен существовать.

      Компания утверждает, что достижения в области искусственного интеллекта, в сочетании с новыми математическими техниками, могут значительно ускорить симуляции, не жертвуя основными физическими принципами. По словам Се, некоторые части FusionAlpha могут работать от 100 до 10 000 раз быстрее, чем современные передовые коды термоядерного синтеза, при этом сохраняя погрешности ниже 5%. Эти утверждения все еще требуют независимой проверки, но если они подтвердятся, это будет значительный шаг вперед для индустрии.

      Создание звезды дорого

      Чтобы понять, почему программное обеспечение так важно, полезно понять, что исследователи термоядерного синтеза пытаются достичь. Термоядерный синтез происходит, когда ядра легких атомов сталкиваются и сливаются, высвобождая огромные объемы энергии. Именно это происходит внутри звезд. Воссоздание этих условий на Земле требует нагрева топлива до температур, превышающих температуру ядра солнца, создавая плазму, которую затем необходимо удерживать и стабилизировать достаточно долго, чтобы произошли термоядерные реакции. Большинство исследователей пытаются сделать это с помощью машин, называемых токамаками — массивными устройствами в форме пончика, которые используют мощные магнитные поля для удержания плазмы. Другие экспериментируют с альтернативными подходами, включая стеллаторы, линейные устройства и системы термоядерного синтеза на основе лазеров.

      Каждый проект имеет свои собственные инженерные задачи. Исследователи должны выяснить, как поддерживать реакции, выдерживать экстремальную температуру, управлять радиацией, обеспечивать запасы топлива и, в конечном итоге, генерировать электричество достаточно дешево, чтобы конкурировать с существующими источниками энергии. Ни одна из этих проблем не является дешевой для решения. Одно экспериментальное учреждение может стоить сотни миллионов или даже миллиарды долларов. Даже небольшие изменения в проекте часто требуют обширного тестирования и проверки. Вот почему программное обеспечение для симуляции стало все более важным. Чем точнее исследователи могут предсказать результаты перед строительством оборудования, тем меньше денег они тратят на безнадежные попытки.

      Момент EDA термоядерного синтеза

      Се сравнивает FusionAlpha с программным обеспечением для автоматизации проектирования электроники (EDA), технологией, которая преобразила полупроводниковую индустрию. Современные компании по производству чипов не строят физический процессор каждый раз, когда хотят протестировать новую идею. Вместо этого они используют сложные программные инструменты для моделирования, симуляции и оптимизации дизайнов перед отправкой их на фабрики. Без программного обеспечения EDA темпы инноваций в полупроводниках были бы значительно медленнее.

      VeloAlpha считает, что термоядерный синтез приближается к аналогичному поворотному моменту. Вместо того чтобы полагаться в основном на физические эксперименты, будущие компании по термоядерному синтезу могут использовать передовые платформы симуляции для виртуального тестирования тысяч вариантов дизайна, выявления многообещающих подходов и значительного снижения затрат на разработку. Таким образом, реакторы следующего поколения могут быть построены дважды: сначала в программном обеспечении, затем в стали.

      Почему время имеет значение

      Появление стартапа происходит в особенно интересный момент для китайской индустрии термоядерного синтеза. На протяжении многих лет исследования в области термоядерного синтеза в значительной степени проводились государственными учреждениями и национальными лабораториями. Это начинает меняться. Китай определил термоядерный синтез как стратегическую будущую индустрию, поставив его наравне с такими областями, как квантовые вычисления, воплощенный ИИ, биопроизводство, интерфейсы «мозг-компьютер» и 6G-коммуникации. Инвесторы обратили на это внимание, вкладывая деньги в растущую экосистему стартапов в области термоядерного синтеза, поставщиков компонентов и поддерживающих технологий.

      Компании, сосредоточенные на разработке реакторов, привлекают все более крупные раунды финансирования, в то время как компании, поставляющие магниты, материалы, энергетические системы и программное обеспечение, также появляются. VeloAlpha находится на пересечении двух самых больших технологических трендов десятилетия: искусственного интеллекта и чистой энергии. Компания недавно получила начальное финансирование от инвесторов, которые, похоже, убеждены, что будущее термоядерного синтеза не будет определяться исключительно достижениями в аппаратном обеспечении.

      Это не означает, что коммерческий термоядерный синтез находится на пороге. Индустрия все еще сталкивается с огромными техническими и экономическими препятствиями, и многие эксперты считают, что практическая термоядерная энергия остается в нескольких годах или даже десятилетиях. Но по мере того как сектор становится более конкурентоспособным, компании, которые могут быстрее итерации, могут получить значительное преимущество. И именно здесь программное обеспечение может стать таким же важным, как и сами реакторы. На протяжении многих лет самой большой проблемой термоядерной индустрии было выяснить, что строить. Если ИИ может помочь ответить на этот вопрос быстрее и точнее, путь к коммерческому термоядерному синтезу может внезапно показаться немного короче.