Компания Alphabet вместе со Швейцарским плазменным центром (SPC) создали алгоритм машинного обучения для удержания плазмы в токамаке.
Авторы новой работы создали алгоритм машинного обучения, который может управлять параметрами магнитных катушек токамака, чтобы контролировать плазму. Обычно для этих задач используют алгоритмы-контроллеры, каждый отвечает за отдельный параметр, например, вертикальное и горизонтальное положение плазмы, а также ее форму и ток.
Исследователи решили обучить один нейросетевой контроллер. Для работы ему нужно сообщить нужные параметры, а также их критические величины, чтобы сформировать функцию потерь. Они применили метод максимальной апостериорной оптимизации, чтобы определить оптимальный режим работы, если есть недостаток объема данных.
Отмечается, что это нейросеть, у которой есть несколько промежуточных слоев: она может сама обучаться некоторым сложным навыкам в зависимости от отклика среды. В данном случае средой выступали швейцарский токамак TCV (термоядерный реактор) и его компьютерная симуляция.
Во время обучения авторы меняли параметры всех 19 магнитных катушек, удерживающих плазму в реакторе, чтобы показать нейросети как это влияет на работу всего устройства.
В итоге ИИ смог управлять магнитными катушками и придавать плазме разные формы.
Читать далее
Куртка, которой не страшен апокалипсис: для ее создания использовались технологии НАСА и ВВС
Найден искусственный остров, которому 1 200 лет: считалось, что он образовался естественным путем
Собаки узнают хозяев на расстоянии, не используя обоняние и зрение