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• September 6, 2026
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AIは人間が反応するよりも速く核融合プラズマを操作できるようになりました

一部の核融合システムでは、太陽の核よりも熱い粒子が数千分の 1 秒以内に不安定になることがあります。人間のオペレーターが応答するには速すぎます。米国エネルギー省 (DOE) のプリンストン プラズマ物理研究所 (PPPL) とプリンストン大学の研究者らは、人工知能 (AI) を使用して迅速な意思決定を行いながら、厳格な安全管理を維持し、人間がシステム目標を設定できるようにする新しいソフトウェア フレームワークを開発しました。 このフレームワークは PACMAN (MAchiNe 学習を使用した予測と制御の新しい頭字語) と呼ばれます。研究者らは、5 つの別々の実験で実際の核融合システムでのテストに成功しました。設計と初期結果は、雑誌に掲載された新しい論文で説明されています 核融合。 AIはFusionのミリ秒チャレンジを受け入れる 核融合は事実上無制限の電力を提供する可能性を秘めています。研究者らは、トカマクと呼ばれる機械を含め、地球上で核融合を実現するためのいくつかのアプローチを模索している。これらのデバイスは、プラズマ (物質の第 4 の状態と呼ばれることが多い電気を帯びたガス) を閉じ込めるために強力な磁場に依存しています。 核融合が正常に進行するには、プラズマが高温、高密度、安定した状態を維持する必要があります。これには、トカマクの加熱装置、磁石、ガス注入器などのシステムを頻繁に調整する必要があります。不安定性として知られるプラズマ内の比較的小さな乱れでも、数ミリ秒以内に蓄積して核融合反応を混乱させる可能性があります。 プラズマの挙動の予測も重要な問題です。高度なコンピューター シミュレーションには数日、場合によっては数か月かかる場合もあります。これらのツールは今後の実験を計画するのに役立ちますが、テスト全体が数分しかかからない場合、リアルタイムで実験をガイドするには遅すぎます。 「これは、1年後の次の実験の準備には最適ですが、制御のためには、その瞬間に意思決定を行うモデルが必要です」と、共著者でプリンストン大学とPPPLの共同プログラムであるプリンストン大学プラズマ物理学プログラムの大学院生であるヒロ・ファレ・加賀氏は述べた。 「機械学習モデルはプラズマの挙動を非常によく記述することができます。そしてさらに重要なことに、機械学習モデルはプラズマをミリ秒単位でモデル化する唯一の方法です。これらのモデルの速度が制御の鍵となります。」 複数の…