Robert Granetz est chercheur au Plasma Science and Fusion Center du MIT depuis plus de 40 ans. Il a récemment donné une conférence organisée par la MIT Energy Initiative (MITEI) sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour développer un système d'alerte en temps réel pour les perturbations imminentes dans les réacteurs à fusion. Spécialiste des instabilités et perturbations magnétohydrodynamiques, Granetz a expliqué comment la recherche dans ce domaine nous rapproche de la création d'un environnement stable, dispositif de fusion produisant de l'énergie nette.

Q :Qu'est-ce qui différencie le plasma des autres états de la matière ? Quels sont les défis de travailler avec le plasma comme source d'énergie ?

A :Dans un gaz à des températures normales, les électrons chargés négativement et les noyaux chargés positivement sont étroitement liés en atomes ou molécules, qui sont électriquement neutres. Par conséquent, il n'y a pas de forces exercées entre les particules à moins qu'elles n'entrent réellement en collision. (La force gravitationnelle agit entre toutes les masses, mais la gravité est beaucoup trop faible pour être pertinente.)

Lorsque des particules de gaz entrent en collision, les collisions n'impliquent qu'une paire de particules à la fois, et la cinématique de la collision est très simple, tout comme les collisions de boules de billard. On peut donc facilement calculer les comportements des gaz. Cependant, aux températures élevées dont nous avons besoin pour la fusion, l'énergie thermique de chaque atome ou molécule est beaucoup, beaucoup plus grande que l'énergie de liaison qui maintient les électrons et les noyaux ensemble, ainsi les particules neutres se décomposent en leurs constituants, c'est-à-dire les électrons et les noyaux, que nous appelons "l'état plasma".

Par conséquent, dans un plasma, toutes les particules sont chargées, et il existe des forces électriques et magnétiques à longue portée agissant entre les particules. Un seul électron ou ion influence le mouvement d'environ un milliard d'autres électrons et ions simultanément, et tous ces milliards d'autres particules influencent simultanément toutes les autres particules individuelles. En outre, les électrons et les noyaux ont des masses extrêmement différentes, donc leurs vitesses sont très différentes. Aussi, puisque toutes les particules sont chargées, ils peuvent interagir fortement avec le rayonnement électromagnétique. Toutes ces propriétés de complication signifient qu'en pratique, nous ne pouvons pas calculer avec précision le comportement détaillé des plasmas à partir des équations de base de la physique.

Q :Dans le cadre des réacteurs à fusion, qu'est-ce qu'une perturbation ?

R :À ce jour, le concept tokamak de réacteur à fusion en régime permanent surpasse tous les autres concepts en termes de confinement énergétique. Le tokamak repose sur l'entraînement d'un courant important - de l'ordre de millions d'ampères - à travers le plasma pour produire la structure de champ magnétique requise pour obtenir un bon confinement d'énergie. Cependant, ce grand courant de plasma est quelque peu instable, et est sujet à une résiliation soudaine, généralement avec très peu d'avertissement. Lorsqu'une perturbation survient, l'énergie thermique et magnétique considérable contenue dans le plasma est soudainement libérée très rapidement, ce qui peut conduire à des charges thermiques et électromagnétiques dommageables sur la structure du réacteur.

L'objectif global de l'énergie de fusion est de développer de grandes centrales électriques pour générer de l'électricité sur le réseau, et remplacer les centrales électriques à combustible fossile d'aujourd'hui, et même remplacer les centrales nucléaires à fission. Mais si une centrale à fusion est sujette à des perturbations, sa production d'électricité s'éteindrait soudainement. Même si les conséquences les plus dommageables peuvent être évitées, il peut s'écouler des heures ou des jours avant que l'usine puisse récupérer et se remettre en ligne, pour être soumis à une autre perturbation à un moment ultérieur. Aucun service public ne voudrait utiliser l'énergie de fusion si tel était le cas. Si l'on s'en remet au concept du tokamak pour les réacteurs à fusion, nous devons éviter ou atténuer les perturbations.

Q :Comment le machine learning peut-il résoudre ce problème ?

R :Les signes qu'une perturbation est imminente sont souvent assez subtils. Les chercheurs en fusion mesurent en continu un certain nombre de paramètres caractéristiques du plasma au cours d'une décharge de plasma, et nous avons des raisons de croire, à la fois à partir de preuves expérimentales empiriques et de compréhension théorique, que certains de ces paramètres plasmatiques mesurés peuvent fournir des indications qu'une perturbation est sur le point de se produire. Mais cette information n'est pas simple à interpréter, pas seulement en ce qui concerne la survenance d'une perturbation imminente, mais aussi en ce qui concerne le moment d'une perturbation imminente.

Pour tenter de résoudre ce problème, mon équipe - qui se compose de moi-même, postdoctorale Cristina Rea, les étudiants diplômés Kevin Montes et Alex Tinguely, et une douzaine de scientifiques d'autres laboratoires américains et internationaux - a constitué de vastes bases de données de paramètres mesurés qui, selon nous, sont pertinents pour les perturbations, à partir de plusieurs années d'expériences sur plusieurs tokamaks différents à travers le monde. Nous appliquons maintenant des techniques d'apprentissage automatique à ces données pour voir si nous pouvons discerner des modèles qui prédisent avec précision si une perturbation se produira ou non à un moment précis dans un proche avenir. Lorsqu'il s'agit de gros, ensembles de données complexes, L'apprentissage automatique peut être un moyen puissant de trouver des modèles subtils dans les données qui échappent aux efforts humains.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l'actualité de la recherche du MIT, innovation et enseignement.