Superkomputer oraz sztuczna inteligencja zbadały, jak stopione sole funkcjonują w skrajnych temperaturach w zaawansowanych reaktorach
Piotr Mazurkiewicz
Naukowcy z Oak Ridge National Laboratory zastosowali sztuczną inteligencję do przewidywania zachowań stopionego chlorku litu z precyzją, która zazwyczaj należała do zaawansowanych obliczeń kwantowych, a w znacznie krótszym czasie. Zespół, który opublikował artykuł w czasopiśmie Journal Chemical Science, udowodnił, że uczenie maszynowe z wykorzystaniem superkomputera Summit w laboratorium może odtworzyć istotne właściwości termodynamiczne soli w jej stanie ciekłym oraz stałym.
Na czym polega kwantowy przełom?
Badania mają na celu rozwiązanie długotrwałego problemu w inżynierii jądrowej, mianowicie zrozumienie, jak stopione sole zachowują się w ekstremalnych temperaturach wewnątrz nowoczesnych reaktorów. – Zadziwiająca jest prostota tego podejścia – mówi serwisowi Interestingengineering.com Luke Gibson, badacz z ORNL. – W mniejszej liczbie kroków niż w przypadku dotychczasowych metod, uczenie maszynowe umożliwia nam osiągnięcie wyższej precyzji w krótszym czasie – dodał.
W celu przetestowania metody, naukowcy opracowali model temperatury topnienia chlorku litu, traktując ciecz jako gaz swobodnie poruszających się jonów, a kryształ jako sieć sprężyn wibracyjnych. Tradycyjne symulacje chemiczno-kwantowe tego samego systemu mogą trwać dni i wymagać ogromnych zasobów obliczeniowych, podczas gdy model AI osiągnął porównywalną dokładność w zaledwie kilka godzin.
Taki wynik wynika z trenowania algorytmu na ograniczonym zbiorze danych, co pozwoliło mu przyswoić szereg zasad rządzących strukturą oraz energią soli.
Dzięki optymalizacji Summita pod kątem ogromnych równoległych obciążeń, cykl treningowy przebiegał wystarczająco szybko, aby był praktyczny do zastosowania w badaniach inżynieryjnych. Zespół twierdzi, że w efekcie powstało narzędzie, które można bezpośrednio wykorzystać w projektach dotyczących reaktorów nowej generacji, umożliwiając nau
