هل يمكن للذكاء الإصطناعي المساعدة في كسر شفرة الطاقة الإندماجية؟

57

الإندماج النووي هو التفاعل الذي يسبب توهج الشمس النشط. هنا على الأرض, فإن السعي المكلف للحصول علي التفاعل الذي ممكن أن تتم السيطرة عليه يحصل على الكثير من الكراهية وردود فعل سلبية. (هذه ليست العملية نفسها التي تحدث في قنبلة هيدروجينية. هذا هو تفاعل إندماجي غير متحكم به). قوة الإندماج ستولد الكثير من الطاقة دون وجود أي إنبعاثات كربونية أو خطر حدوث إنصهار نووي. لكن العلماء يحلمون بالحصول علي الطاقة الإندماجية لعقود, وهم ليسوا قريبين من الحصول عليها في أي وقت قريب.

في العام الماضي, نشرت مجموعة من المستشارين في وزارة الطاقة الأمريكية قائمة بأسماء المتغيرات التي يمكن أن “تزيد بشكل كبير من معدل التقدم نحو تطوير أول محطة للطاقة الإندماجية”. وتضمنت القائمة إستخدام خوارزميات متقدمة, مثل الذكاء الإصطناعي والتعلم الآلي. إنها إستراتيجية تعتمد عليها TAE Technologies: بدأت الشركة الناشئة البالغة من العمر 20 عامًا التعاون مع Google منذ بضع سنوات لتطوير أدوات التعلم الآلي التي تأمل أن تجلب الدمج في النهاية.

تنطوي محاولات الإنصهار على تجميع جسيمات خفيفة الوزن مع بعضها البعض عند درجات حرارة عالية بما يكفي لدمجها معًا, مما يؤدي إلى إنتاج عنصر جديد وإطلاق الطاقة الكامنة. التجارب تتم بإستخدام غاز مؤين شديد الحرارة يدعى البلازما مع حقول مغناطيسية داخل حاويات معدنية ضخمة تسمى tokamak. يطلق مختبر Lawrence Livermore الوطني أكبر ليزر في العالم في حاوية صغيرة مع كمية وقود أصغر في الداخل. تقوم شركة TAE بتدوير البلازما داخل آلة خطية تدعى Norman, ويقوم بإدخال آلاف المتغيرات مع كل مرة.

من المستحيل على الشخص الإحتفاظ بجميع هذه المتغيرات في رأسه أو تغييرها في وقت واحد. لهذا السبب تتعاون TAE مع Google, بإستخدام نظام يسمى خوارزمية Optometrist يساعد الفريق على التأقلم مع الظروف المثالية للإندماج. لم نكن متأكدين مما يجب القيام به من كل الضجة المحيطة بالذكاء الإصطناعي أو التعلم الآلي أو حتى الطاقة الإندماجية لهذه المسألة. توجهنا إلى مقر شركة TAE في Foothill Ranch, بولاية كاليفورنيا, لمعرفة مدى إمتداده, وإلى أين – في أي مكان – دخل الذكاء الإصطناعي في الصورة.

في نهاية المطاف, وجدنا الكثير من التحديات ولكن الكثير من التفاؤل المستمر, أيضًا. يقول  Erik Trask, وهو عالم بارز في شركة TAE: “إن الهدف النهائي هو إنشاء محطات توليد الطاقة الكهربائية التي تحرق الوقود النظيف الذي يتوافر بكثرة, و تدوم لأوقات طويلة الأمد”. “الآن, نعتقد أننا وجدنا طريقة للقيام بذلك, ولكن علينا أن نتقن ذلك. هذا هو الجزء الصعب “.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.theverge.com/2019/1/29/18201220/nuclear-fusion-energy-artificial-intelligence-machine-learning-tae-google

 

 

 

تعليقات