L'IA serait sur le point de faire de nouvelles percées, cette fois dans le domaine de la physique et de la fusion nucléaire.
Dans différents domaines, l'intelligence artificielle a fait ses preuves là où les humains ont connu des difficultés. Serait-ce également le cas dans la création d'une réaction de fusion nucléaire ? Cet article détaille comment des modèles d'IA ont été utilisés dans la recherche nucléaire.
L'IA pourrait-elle jouer un rôle dans la fusion nucléaire ?
Jusqu'ici, aucun physicien n'a réussi à créer une réaction de fusion nucléaire vraiment efficace. Le défi consiste à maîtriser les instabilités dans les plasmas chauds pour fournir une source d'énergie durable et sans carbone.
Diogo Ferreira est professeur de systèmes d'information à l'Instituto Superior Técnico de l'Université de Lisbonne au Portugal. Selon lui, les physiciens qui développent des modèles théoriques, écrivent des équations et font des manipulations mathématiques connaissent des limites.
Il a donc fait intervenir l'intelligence artificielle, en collaborant avec des collègues sur une étude appelée Joint European Torus (JET). Ils ont développé trois modèles différents (IA, machine learning et deep learning) pour la recherche sur la fusion nucléaire.
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Les modèles ont été formés sur des données de diagnostic, collectées par 48 capteurs dits bolomètres. Ils recueillent des données sur la puissance et le rayonnement et sont connectés au réacteur JET.
Les modèles de Ferreira
Le premier modèle prédit les perturbations dans un plasma chaud. D'après Ferreira, il peut soit prédire la perturbation, soit estimer le moment où elle se produira. Le modèle suivant sert à détecter les anomalies. Précisons alors que ce deuxième modèle s'est entraîné uniquement sur des bonnes expériences (sans perturbation) afin de les reproduire. Ensuite, lorsqu'il rencontrera une perturbation, il sera en mesure d'expliquer la divergence des données. La dernière application exécute des calculs pour produire des représentations visuelles de rayonnement du plasma. Cela permet d'obtenir des résultats en une fraction de seconde.
D'autre part, des chercheurs de l'université de Washington ont publié une étude sur l'utilisation du machine learning pour prédire le comportement d'un plasma grâce à la technique de régression. Une autre étude qu'ils ont publiée consistait à utiliser un GPU pour contrôler une expérience de fusion.
Autrement dit, l'utilisation des modèles d'IA, de machine learning ou de deep learning permettent de faciliter et d'accélérer le processus de réaction de fusion nucléaire. Leur capacité d'analyser des données plus complexes les rendent essentiels pour les tâches d'une telle complexité.
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