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Kernfusion trifft KI: stabiles Plasma durch maschinelles Lernen

Mittels KI lässt sich Plasma dauerhaft stabil halten. (Bild: US ITER)
Mittels KI lässt sich Plasma dauerhaft stabil halten. (Bild: US ITER)
100 Millionen Grad heiß, bietet Plasma ideale Bedingungen für Kernfusion. Eine fehlerhafte Eindämmung kann gleichzeitig große Schäden anrichten. Ein neuer KI-gestützter Ansatz soll den Weg zu einem Dauerbetrieb ebnen.

Ein Gemisch aus Wasserstoff-Isotopen mit mehreren hundert Laserstrahlen auf über 100 Millionen Grad Celsius zu erhitzen, ist das eine.

Das resultierende Plasma stabil zu halten ist die Königsdisziplin. Immerhin ist dieser Aggregatzustand jenseits von "gasförmig", in welchen Atomkerne und Elektronen vollständig einander gelöst sind, auf der Erde ganz und gar nicht heimisch. Es gleicht dem Versuch, einen Eiswürfel über einem Lagerfeuer mit ein paar Kühlakkus am Schmelzen zu hindern.

Richtig eingesetzt, kann das klappen. Wäre da nur nicht so viele Variablen. Ein Windstoß lässt Funken fliegen und verbrennt eine Hand, die einen solchen Akku hält, Eiswürfel geschmolzen - um in der Metapher zu bleiben.

So liegt der derzeitige Rekord für die Aufrechterhaltung der optimalen Bedingungen für Kernfusion auf der Erde gerade einmal bei 30 Sekunden. Ein Plasma an sich, wenn auch nicht heiß genug, konnte bereits eine Viertelstunde stabilisiert werden.

Nach dauerhaft stabilem Betrieb klingt das nicht. Und sobald die stabile Eindämmung des Plasmas nicht mehr funktioniert, muss dieses so schnell wie möglich abgekühlt werden, da die Schäden an der Technik des Fusionsreaktors sonst enorm wären. Das erfordert jedes Mal gigantische Energiemengen.

Dank bestärkendem Lernen (reinforcment learning), einem Teilaspekt des maschinellen Lernens, konnte eine Methode entwickelt und getestet werden, die genau diese Zerstörung des Plasmaflusses wirksam verhindern kann.

Ein Team der University of Princeton und der Chung-Ang-Universität in Seoul setzt hierfür ein zusätzliches Bündel Laserstrahlen und ein Zyklotron ein, also einen kompakten Teilchenbeschleuniger mit starkem Magnetfeld, um das Plasma in seiner gewünschten Umgebung zu halten.

Da es jedoch viel zu viele Variablen gibt, um tatsächlich berechnen zu können, wie beide Instrumente eingreifen können und was das bewirkt, kommt künstliche Intelligenz ins Spiel, die genau für diese eine Aufgabe trainiert wurde.

Auf diese Weise ließ sich am DIII-D, dem größten Tokamak-Kernfusionsreaktor der USA, eine Störung des Plasmaflusses verhindern. Selbst bei nicht mehr idealen Bedingungen konnte das sogenannten "Tearing" des Plasmas verhindert werden. Die Schaltung, die per KI kontrolliert wird, hat zwischen zwei Messungen gerade einmal 25 Millisekunden Zeit, was ihr scheinbar genügt.

So gibt es neben der Bildergenerierung und dem Zusammenbau inhaltsleerer Werbetexte (daran ist aber nicht die KI Schuld) auch ein paar sinnvolle und zukunftsfähig Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz.

Wobei die Technik noch im Experimentierstadium ist und weitere Erprobungen und Verbesserungen nötig sind, um sie schlussendlich auch in ITER zum Einsatz zu bringen, dem im Bau befindlichen ersten Fusionsreaktor mit positiver Energiebilanz.

Funktionsprinzip des Systems mit einem gestörten Plasmafluss links, dem Aufbau der Schaltung in der Mitte und rechts dem Schaltplan. (Bild: Nature)
Funktionsprinzip des Systems mit einem gestörten Plasmafluss links, dem Aufbau der Schaltung in der Mitte und rechts dem Schaltplan. (Bild: Nature)

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> Notebook Test, Laptop Test und News > News > Newsarchiv > News 2024-02 > Kernfusion trifft KI: stabiles Plasma durch maschinelles Lernen
Autor: Mario Petzold, 26.02.2024 (Update: 26.02.2024)