Нейросети позволили увеличить скорость моделирования плазмы для термоядерного синтеза в тысячу раз

Исследовательская группа под руководством профессоров Чимина Ли и Йисуна Юна из кафедры ядерной инженерии Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) создала метод, основанный на глубоких нейронных сетях, который ускоряет вычисления для нелинейного оператора столкновений Фоккера–Планка–Ландау (FPL), применяемого в моделировании плазмы для термоядерных реакторов.

Термоядерные реакторы нуждаются в поддержании плазмы при высоких температурах. В этом состоянии материя представлена отрицательно заряженными электронами и положительно заряженными ионами. Точное прогнозирование взаимодействий между частицами играет ключевую роль для устойчивости процессов синтеза.

Математическое представление плазменной динамики включает в себя уравнение FPL, которое моделирует кулоновские взаимодействия заряженных частиц. Традиционные подходы к решению этого уравнения полагались на итерационные алгоритмы, требующие больших вычислительных ресурсов и значительного времени. Разработанная модель FPL-net, предложенная учеными, решает уравнение FPL за один шаг, уменьшив время вычислений в тысячу раз с ошибкой всего 0,001%.

Важной чертой оператора FPL является соблюдение законов сохранения физических величин, таких как плотность, импульс и энергия. Для повышения точности ученые интегрировали функции в архитектуру модели, которые гарантируют соблюдение этих законов сохранения на этапе обучения.

Эффективность FPL-net была подтверждена с помощью симуляций процесса достижения теплового равновесия. Проведенные эксперименты показали, что накопление ошибок при длительных расчетах мешает достижению равновесного состояния, что подтверждает важность точности метода.

«Использование глубокого обучения на GPU позволило снизить время вычислений в тысячу раз по сравнению с традиционными методами на основе CPU», — сообщили авторы исследования. Они также подчеркнули, что их работа прокладывает путь для создания цифровых двойников термоядерных реакторов, способных анализировать турбулентные потоки и моделировать токамаки, установки для удержания плазмы.

Несмотря на то что нынешнее исследование ориентировано на электронную плазму, ученые подчеркнули важность дальнейших разработок для адаптации модели к сложным химическим средам с возможными примесями. Это станет решающим шагом к практическому применению технологии в проектах управляемого термоядерного синтеза, таких как проект ITER.

Достижения команды UNIST открывают новые перспективы для оптимизации вычислений в области физики плазмы, минимизируя временные и энергетические затраты при проектировании реакторов следующего поколения.

Источник: iXBT