미국 에너지부(DoE)의 일종의 핵융합 돌파구 직후, 이 기관은 인공 지능, 머신 러닝 및 기타 데이터 리소스를 대의에 맞게 다룰 수 있는 연구자들에게 33만 달러를 제공하고 있습니다.
목표는 여러 DoE 실험에 사용되는 융합 에너지 및 플라즈마 과학의 분석 및 시뮬레이션 속도를 높이기 위해 머신 인텔리전스를 얻는 것입니다. 대행사는 제안을 구하다 [PDF] 기존 공공 데이터에 AI/ML을 적용하는 방법, 향후 수십 년 내에 핵융합 파일럿 플랜트의 개발을 지원할 가능성이 있는 접근 방식에 중점을 둡니다.
자금 조달 라운드는 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)의 과학자들이 일주일 후에 이루어집니다. 발표 그들은 융합 점화를 달성했습니다. LLNL의 National Ignition 시설에서 수행된 이 실험은 3.15개의 레이저에서 2.05메가줄의 에너지를 연료 펠릿에 발사하여 192메가줄의 에너지를 생성했지만 엄청난 양의 포획이 있었습니다.
이 실험은 우리 태양 내부의 프로세스를 시뮬레이션하여 풍부한 청정 에너지를 달성하기 위한 이미 수십 년에 걸친 탐구에서 이정표를 세웠지만 그 꿈은 현실과는 거리가 멀었습니다. 문제는 핵융합 점화를 달성하는 방법이 효율적이지 않다는 것입니다. 3.15메가줄의 에너지를 생산하려면 실험에 사용된 레이저에 322메가줄을 쏟아부어야 했습니다.
그러나 DoE 과학자들은 AI/ML이 이러한 실험에서 생성된 대규모 데이터 세트에서 이전에 간과된 통찰력을 추출하고 융합 시스템을 시뮬레이션하는 데 사용되는 모델을 개선함으로써 이를 변경하는 비결일 수 있다고 생각합니다.
융합 및 플라즈마 연구에서 AI/ML을 사용한다는 아이디어는 몇 년 전부터 시작되었습니다. 이미 2018년에 Fusion Energy Sciences Advisory Committee는 연구를 가속화할 수 있는 기술의 잠재력을 인식했습니다. 이번 주에 DoE는 이제 향후 11년 동안 연간 XNUMX만 달러의 응용 프로그램에 대한 연구 자금을 지원할 계획입니다.
그러나 연구원들이 너무 흥분하기 전에 모든 것이 단일 프로젝트로 진행되는 것은 아닙니다. 대신 DoE는 1개에서 2.5개의 프로젝트에 자금을 지원할 것으로 예상하고 자금을 XNUMX만 달러에서 XNUMX만 달러로 제한했으며, 제공된 보조금 수에 따라 실제 금액은 훨씬 더 낮을 수 있다고 지적합니다.
보조금 사전 신청 마감일은 31월 15일까지이며 정식 신청 마감일은 XNUMX월 XNUMX일입니다. ®
