Ученые представили новые модели искусственного интеллекта (ИИ) для нагрева плазмы, которые не только увеличивают скорость предсказаний в 10 миллионов раз, но и корректно предсказывают результаты, где прежний численный код давал сбои.
Альваро Санчес-Виллар, ведущий автор статьи из Лаборатории плазменной физики Принстона, сообщил, что новая модель использует машинное обучение для анализа поведения электронов и ионов в плазме при нагреве ионным циклотронным диапазоном частот (ICRF). Обнаружив аномалии в данных, исследователи очистили обучающую выборку, что позволило повысить точность предсказаний.
После месяцев исследований команда идентифицировала и устранила проблему численной модели, что дало возможность получить решения, свободные от аномалий. Результаты оказались почти идентичными предсказаниям машинного обучения, даже в критических сценариях.
Эти новые модели также значительно сократили время вычислений для ICRF нагрева — с 60 секунд до 2 микросекунд, что позволит ученым быстрее исследовать возможности термоядерного синтеза в качестве практического источника энергии.
Похожие новости:
ASUS объявляет о стратегии внедрения искусственного интеллекта, ноутбуки Copilot+ и решения для создателей контента на выставке Computex 2024
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект
Какой SSD (накопитель) купить в мае 2024 года