Naukowcy DeepMind wyszkolili sztuczną inteligencję do kontrolowania syntezy jądrowej

Brytyjski naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją i dyrektor generalny DeepMind Demis Hassabis.

OLI szalik | Agencja Francja-Presse | Obrazy Getty

Naukowcy z DeepMind znaleźli kolejną prawdziwą aplikację dla swojego programu AI.

Laboratorium sztucznej inteligencji w Londynie należące do AlfabetW środę ogłosił, że wyszkolił system sztucznej inteligencji do kontrolowania i rzeźbienia ultragorącej plazmy w reaktorze syntezy jądrowej.

Fuzja jądrowa, proces, który napędza gwiazdy wszechświata, obejmuje rozpad i stopienie wodoru, powszechnego pierwiastka w wodzie morskiej.

Proces ten, który uwalnia ogromne ilości energii, został opisany jako nieograniczone źródło czystej energii, ale wiele wyzwań technicznych pozostaje do pokonania.

Tutaj na Ziemi naukowcy używają tokamaków – okrągłych naczyń otoczonych cewkami elektromagnetycznymi – aby spróbować odtworzyć reakcje syntezy jądrowej zachodzące w przestrzeni kosmicznej.

Magnesy w tych tokamakach służą do „zatrzymywania” lotnej plazmy wodorowej, która jest znacznie gorętsza niż jądro Słońca. Sterowanie cewką magnetyczną wymaga obecnie wielu warstw złożonych systemów sterowania.

Martin Redmiller, szef zespołu kontrolnego w DeepMind i współautor książki A Artykuł opublikowany w czasopiśmie Nature W środę powiedział CNBC, że jest to „naprawdę złożona” kwestia kontroli.

We współpracy ze Swiss Plasma Center na EPFL, uniwersytecie w Lozannie w Szwajcarii, DeepMind powiedział, że opracował wspomagany sztuczną inteligencją system uczenia się, który może sterować magnesami i zmieniać ich napięcie tysiące razy na sekundę.

Ulepszenie nauki, technologia szkolenia AI, którą DeepMind szczególnie trąbi, polega na zaprogramowaniu AI do podejmowania określonych działań w celu maksymalizacji szans na zdobycie nagrody w danej sytuacji. Innymi słowy, algorytm „uczy się”, jak wykonać zadanie, szukając tych zaprogramowanych nagród.

Nienazwany AI DeepMind, który został opracowany na wirtualnym symulatorze, został użyty około 100 razy na tokamaku w szwajcarskim centrum plazmowym znanym jako Tokamak Variable Formation. Magnes kontroluje tokamak przez dwie sekundy, czyli maksymalny czas, przez jaki reaktor może działać, zanim się rozgrzeje.

READ  Ceny kart graficznych AMD Radeon i NVIDIA GeForce znacząco wzrosną wraz z dostępnością GPU w 2022 r

Około 10-20 osób z DeepMind pracowało nad systemem AI z około 5-10 osobami z EPFL.

„Fuzja, jak widzę, jest jednym z najbardziej fundamentalnych źródeł energii, jakie mamy w całym wszechświecie” – powiedział CNBC Federico Felici, naukowiec ze Swiss Plasma Center. „Kiedy już faktycznie opanujemy tę technologię… to ogromny wyczyn, ponieważ w przyszłości będziesz mógł mieć prawie nieograniczoną energię”.

Damien Ernst, profesor Université de Liège, który nie był zaangażowany w prace, okrzyknął te badania jako jedno z najważniejszych dotychczasowych zastosowań uczenia ze wzmacnianiem, dodając, że „mogłoby to znacznie przyspieszyć rozwój reaktorów termojądrowych i ostatecznie potencjał do walki z globalnymi zmianami”.

DeepMind postanowił zhakować sztuczną ogólną inteligencję, często określaną jako Święty Graal sztucznej inteligencji.

Firma zaczęła opracowywać systemy sztucznej inteligencji, które potrafią opanować gry takie jak szachy i go. Teraz chce zastosować więcej swojej technologii w rzeczywistych zastosowaniach i nauka.

Chociaż Google znalazł zastosowania dla sztucznej inteligencji DeepMind, jego technologia nie była szeroko stosowana gdzie indziej.

Demis Hassabis, dyrektor generalny DeepMind, powiedział w oświadczeniu, że firma wykazała zdolność sztucznej inteligencji do przyspieszania postępu naukowego i otwierania nowych obszarów badań w biologii, chemii, matematyce, a teraz fizyce.

DeepMind zatrudnia około 1000 osób na całym świecie, w tym kilku czołowych naukowców zajmujących się badaniami nad sztuczną inteligencją, którzy mogą otrzymywać roczne pensje przekraczające 1 milion dolarów. Ci znani ludzie, którzy często mają doktoraty z Oksfordu, Cambridge, Stanford i MIT, mogą zdobyć tego rodzaju pieniądze, ponieważ są również poszukiwani przez duże firmy technologiczne, takie jak Facebook, Apple, Amazon i Microsoft.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.