KI-Technologien zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz in Fusionsreaktoren

Künstliche Intelligenz optimiert die Kontrolle von Fusionsreaktoren

Die Forschung an der Kernfusion als potenziell unerschöpfliche und saubere Energiequelle gewinnt weltweit an Dynamik. Regierungen und private Investoren investieren Milliarden in diese Technologie, die das Prinzip des Sternenfeuers auf der Erde nachbilden soll. Doch die Realisierung stabiler und sicherer Fusionsreaktoren, insbesondere vom Typ Tokamak, stellt die Wissenschaft vor komplexe Herausforderungen. Ein zentraler Aspekt ist dabei die kontrollierte und sichere Abschaltung dieser Anlagen, bei der Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle spielt.

Die Herausforderung der Plasma-Kontrolle

Im Herzen eines Fusionsreaktors befindet sich ein extrem heißes Plasma, dessen Temperatur über 100 Millionen Grad Celsius erreichen kann – weit heißer als der Sonnenkern. Dieses Plasma, in dem Atomkerne verschmelzen und Energie freisetzen, muss mittels starker Magnetfelder stabil in einer ringförmigen Vakuumkammer, dem Tokamak, eingeschlossen werden. Die Aufrechterhaltung dieser Stabilität ist eine anspruchsvolle Aufgabe, doch ebenso kritisch ist der Prozess des kontrollierten Herunterfahrens, bekannt als "Ramp-Down".

Ein unkontrollierter oder zu schneller Abbau des Plasmastroms während des Ramp-Downs kann dazu führen, dass das Plasma seine Stabilitätsgrenzen überschreitet und unkontrollierbar wird. Dies birgt das Risiko, dass das Plasma die internen Wände des Reaktors berührt und irreparable Schäden an den teuren Komponenten verursacht. Solche Störungen würden nicht nur kostspielige Reparaturen nach sich ziehen, sondern auch den Betrieb zukünftiger Fusionskraftwerke erheblich beeinträchtigen und die Zuverlässigkeit mindern.

KI-Modelle für sichere Abschaltprozesse

Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein innovatives KI-Modell entwickelt, das den Abschaltvorgang simulieren und optimieren soll. Diese Arbeit, veröffentlicht im Fachmagazin Nature Communications, basiert auf der Kombination von maschinellem Lernen mit physikalischen Plasma-Experimentdaten.

Das sogenannte Neural State-Space Model (NSSM) wurde mit Daten von über 300 Plasmaimpulsen, darunter fünf Hochenergie-Impulse, des TCV-Tokamaks in Lausanne, Schweiz, trainiert. Tokamak-Reaktoren arbeiten im Pulsbetrieb, wobei das Plasma immer wieder neu "gezündet" wird. Für jeden Impuls wurden detaillierte Informationen über Plasmatemperatur, Energiedichte, Strom und Magnetfelder erfasst. Das trainierte Modell war in der Lage, die Entwicklung des Plasmas unter verschiedenen Betriebsbedingungen vorherzusagen und Trajektorien zu simulieren, die einen kontrollierteren Ramp-Down ermöglichen.

Erste Tests am TCV zeigten, dass die vom Modell vorgeschlagenen Steuerungsstrategien das Plasma schneller und ohne Störungen abschwächten, im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Dieser Ansatz könnte für zukünftige Tokamaks wie SPARC und ITER von großer Bedeutung sein, insbesondere in den frühen Betriebsphasen mit geringerer Leistung.

Beschleunigung der Design- und Sicherheitsanalyse mit HEAT-ML

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI in der Fusionsforschung ist die Entwicklung von HEAT-ML durch eine Partnerschaft zwischen Commonwealth Fusion Systems (CFS), dem Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) und dem Oak Ridge National Laboratory. Diese KI-Anwendung konzentriert sich auf die schnelle Identifizierung von "magnetischen Schatten" – sicheren Bereichen im Reaktorinneren, die vor der intensiven Plasmaphitzte geschützt sind.

Traditionell dauerte die Berechnung dieser Schattenmasken mittels der spezialisierten Software HEAT etwa 30 Minuten für eine einzelne Simulation, was bei Hunderten von notwendigen Simulationen Tage bis Wochen in Anspruch nehmen konnte. HEAT-ML, basierend auf einem tiefen neuronalen Netzwerk und trainiert mit etwa 1.000 zuvor berechneten Schattenkarten, reduziert diese Berechnungszeit auf wenige Millisekunden. Dies ermöglicht eine drastische Beschleunigung des Designs und der Betriebsoptimierung von Fusionssystemen.

Aktuell ist HEAT-ML auf einen spezifischen Bereich des SPARC-Abgassystems zugeschnitten, die Vision ist jedoch ein universeller KI-Assistent, der jede Geometrie und jedes Bauteil in Sekunden bewerten kann. Die Geschwindigkeit von HEAT-ML eröffnet die Möglichkeit, die Software im laufenden Betrieb einzusetzen, um auf ungewöhnliches Plasmaverhalten in Echtzeit zu reagieren und Schäden zu vermeiden.

KI zur Vorhersage und Überwachung in China

Auch in China werden erhebliche Fortschritte im Bereich der KI-gestützten Fusionsreaktorsicherheit erzielt. Ein Forschungsteam unter der Leitung von Prof. Sun Youwen an den Hefei Institutes of Physical Science der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat zwei spezialisierte KI-Systeme vorgestellt, die die Stabilität und Effizienz von Fusionsexperimenten verbessern sollen.

• Störungsvorhersage: Das erste System nutzt entscheidungsbaumgestützte Modelle, um frühe Warnsignale von Plasmastörungen, insbesondere solchen, die durch "locked modes" ausgelöst werden, zu identifizieren. Dieses interpretierbare Modell konnte in Tests mit einer Erfolgsquote von 94 % Warnungen durchschnittlich 137 Millisekunden vor dem eigentlichen Ereignis ausgeben, was ausreichend Zeit für Gegenmaßnahmen lässt.
• Echtzeit-Plasmaüberwachung: Das zweite KI-System nutzt ein Multi-Task-Lernframework, um gleichzeitig verschiedene Plasmazustände (z.B. L-Mode und H-Mode) zu klassifizieren und Edge-Localized Modes (ELMs) zu erkennen. Dieser Ansatz erhöhte sowohl die Genauigkeit als auch die Resilienz und erreichte eine Erfolgsquote von 96,7 % bei der Echtzeit-Klassifizierung der Plasmabedingungen.

Diese Innovationen tragen dazu bei, die Sicherheit zu erhöhen, die Leistung zu verbessern und tiefere Einblicke in die Plasmadynamik zu gewinnen, was für die nächste Generation von Fusionsreaktoren von grundlegender Bedeutung ist.

Ausblick und Bedeutung für die Zukunft der Energie

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Fusionsforschung und den Betrieb von Fusionsreaktoren markiert einen entscheidenden Fortschritt. Die Fähigkeit, komplexe physikalische Prozesse in Echtzeit zu simulieren, vorherzusagen und zu steuern, ist unerlässlich, um die technischen Hürden zu überwinden, die einer kommerziellen Nutzung der Fusionsenergie noch entgegenstehen. Durch die Beschleunigung von Designzyklen, die Verbesserung der Sicherheitsprotokolle und die Ermöglichung präziserer Kontrollstrategien trägt KI maßgeblich dazu bei, die Vision einer nahezu unbegrenzten, sauberen und sicheren Energieversorgung der Zukunft näher zu rücken. Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung in diesem Bereich wird entscheidend sein, um Fusionskraftwerke zu einer zuverlässigen Säule der globalen Energieversorgung zu machen.

Bibliography

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