Britští DeepMind jsou dceřinou společností konglomerátu Alphabet Inc., který před pár lety porodil Google. Během poslední doby zaznamenali významné úspěchy na poli umělé inteligence, když inteligence DeepMind porazily nejlepší světové hráče Go, úspěšně předpovídaly déšť nebo vyřešily letitý problém s určením 3D struktury specifických proteinů. Jak se ale zdá, ani to jim nestačí.
DeepMind nedávno poskytli své impozantní know-how v oblasti umělé inteligence krotitelům fúzního plazmatu ze švýcarského centra Swiss Plasma Center (SPC), které je součástí technologického institutu Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL). Podle všeho se to vyplatilo.
Fúzní vědci v centru SPC používají tokamak klasického typu tedy velice nákladný donut, v němž extrémně výkonné magnetické pole udržuje na místě plazma rozžhavené na astronomické teploty. V tomto plazmatu by v budoucnu měly probíhat fúzních reakce, v nichž se atomy neštěpí, nýbrž slučují, za současného uvolňování obrovského množství energie.
V SPC mají experimentální tokamak, označovaný jako TCV (variable-condition tokamak), v němž je možné experimentovat s plazmatem za různých podmínek a v různých konfiguracích. Odborníci SPC hledají nové cesty k ovládání a regulaci plazmatu, aby tato žhavá substance nedělala v tokamaku problémy.
Jak se nechal slyšet Federico Felici z týmu SPC, jejich simulátor fúze je založený na více než 20 letech fúzního výzkumu a průběžně se aktualizuje. Přesto je stále zatížen náročnými výpočty, které jsou nutné pro každou proměnnou v ovládacím systému tokamaku. To bylo skvělou příležitostí, aby se DeepMind mohli blýsknout.
DeepMind vyvinuli novou umělou inteligenci, kterou vytrénovali na simulátoru fúze v SPC. Inteligence se postupně naučila vytvářet účinné strategie ovládání tokamaku, které vedou k požadovaným konfiguracím plazmatu. Vycvičenou umělou inteligenci poté „posadili“ do opravdového tokamaku. Inteligenci se povedlo vytvořit a ovládat celou řadu různých „tvarů“ plazmatu, včetně výrazně protáhlých anebo složitých, jako například tvary připomínající sněhové vločky. V jednom experimentu dokonce fúzní inteligence udržela dvě masy plazmatu současně.
Podle vedoucího kontrolního týmu DeepMind Martina Riedmillera je jejich cílem vychovat novou generaci umělých inteligencí pro ovládání v uzavřené smyčce (closed-loop controllers), které se mohou naučit fungovat v prostředí s velmi komplexní dynamikou. Jak si pochvaluje Riedmiller, ovládání fúzního plazmatu v reálném světě je pro ně fantastickou a zároveň extrémně složitou a náročnou výzvou.
Literatura