L’IA contrôle désormais le plasma de fusion plus rapidement que les humains ne peuvent réagir
Des chercheurs du Laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL) et de l’Université de Princeton, soutenus par le Département de l’Énergie des États-Unis, ont développé un nouveau cadre logiciel utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour prendre des décisions rapides dans des systèmes de fusion. Ce cadre, nommé PACMAN (pour Prediction And Control using MAchiNe learning), a été testé avec succès sur un véritable système de fusion lors de cinq expériences distinctes. Les résultats initiaux ont été publiés dans la revue Nuclear Fusion.
La fusion a le potentiel de fournir une source d’électricité pratiquement illimitée. Les chercheurs explorent plusieurs approches pour rendre la fusion pratique sur Terre, notamment à l’aide de machines appelées tokamaks, qui utilisent des champs magnétiques puissants pour confiner un plasma, un gaz électriquement chargé souvent qualifié de quatrième état de la matière.
Pour que la fusion se poursuive avec succès, le plasma doit rester chaud, dense et stable. Cela nécessite des ajustements fréquents des systèmes tels que l’équipement de chauffage, les aimants et les injecteurs de gaz. De petites perturbations dans le plasma, appelées instabilités, peuvent se développer en quelques millisecondes et perturber la réaction de fusion.
La prévision du comportement du plasma représente un autre défi majeur. Les simulations informatiques avancées peuvent prendre plusieurs jours, voire des mois, pour être complétées. Bien que ces outils soient précieux pour la planification des expériences futures, ils sont trop lents pour guider une expérience en temps réel, lorsque le test lui-même peut durer seulement quelques minutes.
PACMAN a été conçu pour permettre à plusieurs modèles d’IA de travailler ensemble, ce qui est essentiel dans les systèmes de fusion où différentes parties de la machine et du plasma doivent être surveillées et contrôlées simultanément. Le système combine plusieurs modèles d’apprentissage automatique dans une boucle de contrôle répétée, fonctionnant en environ 20 millisecondes, bien plus rapidement qu’un opérateur humain.
Les tests réalisés sur le tokamak DIII-D à San Diego ont démontré la flexibilité de PACMAN, permettant à un modèle d’IA de prendre le contrôle complet des systèmes de chauffage et de prédire des éclats d’énergie soudains. De plus, PACMAN a réussi à détecter et à contrôler des vagues dans le plasma provoquées par des particules rapides tout en ajustant la densité et la rotation du plasma selon des cibles définies par les chercheurs.
PACMAN a également montré sa capacité à coordonner simultanément tous les gyrotrons du DIII-D, ajustant leur puissance et position en temps réel pour atteindre des objectifs complexes. Les chercheurs soulignent que le cadre ne vise pas à remplacer les humains dans les expériences de fusion, mais à les assister en appliquant des limites de sécurité matérielles.
La structure modulaire de PACMAN pourrait également être adaptée à d’autres tokamaks, y compris ceux qui n’ont pas encore été conçus, ouvrant ainsi la voie à une infrastructure de contrôle du plasma basée sur l’IA pour toute la communauté de fusion.
Source : Laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL)
