Нейросеть DeepMind готовят к работе на термоядерных реакторах

N+1Hi-Tech

Нейросеть DeepMind научилась удерживать плазму в токамаке

Исследователи из DeepMind вместе с коллегами из Швейцарии создали алгоритм машинного обучения для удержания плазмы в токамаке. Они обучили его на высокоточном симуляторе, а затем показали работоспособность подхода на реальном токамаке в Швейцарии. Статья опубликована в Nature.

Григорий Копиев

Jonas Degrave et al. / Nature, 2022

DeepMind — британская компания, специализирующаяся на развитии методов машинного обучения, купленная Google в 2014 году. Наибольшую известность она получила благодаря своим игровым алгоритмам, которые обыграли людей в го, шахматы и StarCraft II. Но исследователи из DeepMind также занимаются сложными прикладными задачами, пытаясь решить их с помощью методов машинного обучения. Так, в 2016 году они разработали алгоритм синтеза речи WaveNet, существенно повлиявший на развитие этого направления, а за последний год с небольшим разработали модель AlphaFold для предсказания структуры белка и систему AlphaCode для написания программного кода. В прошлом году компания рассказывала, что работает над применением машинного обучения для решения проблем термоядерных реакторов, но на тот момент не раскрывала подробностей и результатов.

Термоядерный реактор предполагает создание плазмы, в которой происходит управляемый термоядерный синтез — слияние ядер с выделением огромного количества энергии. Для термоядерных реакторов предлагались разные конструкции, но на данный момент лидирует токамак — эту конструкцию разработали советские физики Тамм и Сахаров. Она же используется в международном реакторе ITER, который должен начать работу и получить первую плазму в 2025 году. Токамак состоит из тороидальной камеры, вокруг которой расположены

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Физики измерили показатель преломления дейтерий-тритиевой смеси Физики измерили показатель преломления дейтерий-тритиевой смеси

Физики продвигаются в контроле качества топлива для термоядерного синтеза

N+1
Шедевр русской кухни Шедевр русской кухни

Ржаной хлеб прочно вошёл в домашний обиход наших соотечественников

Наука и жизнь
Ужасные дыры: что нужно знать про трипофобию и способы борьбы с ней? Ужасные дыры: что нужно знать про трипофобию и способы борьбы с ней?

Боязнь отверстий — одна из популярных фобий

Cosmopolitan
Стартапы, которые спасут нашу планету: экологический техпарад Стартапы, которые спасут нашу планету: экологический техпарад

Компании задумываются о том, как спасти Землю от глобального потепления

Популярная механика
Солнечный круг Солнечный круг

Светлый современный интерьер сделан по древним даосским канонам

AD
Палеоантропологи обнаружили в Израиле человеческий позвонок возрастом полтора миллиона лет Палеоантропологи обнаружили в Израиле человеческий позвонок возрастом полтора миллиона лет

Древнейшая находка из Левантийского коридора

N+1
Artik & Asti: первое интервью в новом составе Artik & Asti: первое интервью в новом составе

Артем Умрихин и Севиль Валиева рассказали о своем знакомстве

Cosmopolitan
Еда будущего: 10 полезных свойств спирулины для красоты и здоровья Еда будущего: 10 полезных свойств спирулины для красоты и здоровья

Доказаны ли полезные свойства спирулины наукой?

Cosmopolitan
Как избавиться от вросших волос в зоне бикини (и больше не встречаться с ними) Как избавиться от вросших волос в зоне бикини (и больше не встречаться с ними)

Вросшие волосы, особенно в зоне бикини, проблема деликатная

Cosmopolitan
Физики разобрались с динамикой коллективного взаимодействия атомов с одним фотоном Физики разобрались с динамикой коллективного взаимодействия атомов с одним фотоном

Физики экспериментально исследовали динамику коллективного поглощения

N+1
Позвоню психологу: как психотерапия усложнила отношения работодателей с сотрудниками Позвоню психологу: как психотерапия усложнила отношения работодателей с сотрудниками

Психологический фон все чаще будет влиять на рабочие процессы

Forbes
Теракт, авария, удар: из-за чего спортсмены погибали во время Олимпийских игр Теракт, авария, удар: из-за чего спортсмены погибали во время Олимпийских игр

Истории, когда спортсмены не возвращались с соревнований домой

Cosmopolitan
7 приложений для борьбы со стрессом и тревогой 7 приложений для борьбы со стрессом и тревогой

Приложения, которые помогают в минуты острой тревоги и паники

Esquire
Человеческий рецептор боли позволил неинвазивно активировать нейроны мыши ультразвуком Человеческий рецептор боли позволил неинвазивно активировать нейроны мыши ультразвуком

Неинвазивная стимуляция заставила мышей с белком TRPA1 в мозге дергать лапой

N+1
6 актеров, которые одинаково умерли в разных фильмах 6 актеров, которые одинаково умерли в разных фильмах

Прочитай, кому «посчастливилось» дважды сгореть или угодить в сеть

Maxim
Почему соцсети влияют на мозг и как понять, что появилась зависимость Почему соцсети влияют на мозг и как понять, что появилась зависимость

Проводите в своем аккаунте больше двух часов?

РБК
Нестандартные красотки: топ-7 самых горячих моделей плюс сайз Нестандартные красотки: топ-7 самых горячих моделей плюс сайз

Женская красота измеряется не сантиметрами

Playboy
Я его слепила Я его слепила

С помощью нижнего белья Микаэла Старк превращает тело в предмет искусства

Vogue
Девчонки, мы такие классные! Девчонки, мы такие классные!

Что нам дает женская дружба и где искать подруг после 35 лет

Лиза
Путь к углеродной нейтральности Путь к углеродной нейтральности

Какую роль будет играть сельское хозяйство в декарбонизации экономики

Агроинвестор
И просто так немодно И просто так немодно

Почему героини из «Секса в большом городе» так плохо одеты

Weekend
Принцип «Аббатства Даунтон»: как традиции делают женщин уязвимыми и лишают прав Принцип «Аббатства Даунтон»: как традиции делают женщин уязвимыми и лишают прав

Глава из книги Линды Скотт «(Не)женская экономика»

Forbes
За ними гонятся коллекционеры: 10 необычных автомобилей Jaguar За ними гонятся коллекционеры: 10 необычных автомобилей Jaguar

Самые необычные и редкие «Ягуары»

Популярная механика
В детской древнеегипетской мумии нашли следы отравления свинцом В детской древнеегипетской мумии нашли следы отравления свинцом

Это удалось сделать благодаря компьютерной томографии

N+1
5 ошибок основателя Uvenco предпринимателя Бориса Белоцерковского 5 ошибок основателя Uvenco предпринимателя Бориса Белоцерковского

Основатель Uvenco — о допущенных ошибках и полученных уроках

Inc.
Закрытый показ Закрытый показ

Есть надежный способ предсказать, как сложится судьба картины в прокате

Forbes
Всемирный день Nutella: узнайте, как продукт военного времени стал мировой “звездой” Всемирный день Nutella: узнайте, как продукт военного времени стал мировой “звездой”

Почему Nutella полюбили миллионы?

Популярная механика
30 способов сделать ноги стройными — питание, лайфхаки и домашние упражнения 30 способов сделать ноги стройными — питание, лайфхаки и домашние упражнения

Как привести свои ноги в порядок?

Cosmopolitan
Худой мир лучше Худой мир лучше

История о том, как семеро участников проекта познали фитнес-дзен

Men’s Health
Две мужские правды Две мужские правды

«Внебрачные связи»: Арно Деплешен экранизирует Филипа Рота

Weekend
Открыть в приложении