Ученые DeepMind обучили ИИ управлять ядерным синтезом

Ученые из DeepMind нашли еще одно реальное применение для своего программного обеспечения ИИ.

Лондонская лаборатория искусственного интеллекта, которой она владеет. алфавитВ среду компания объявила, что обучила систему искусственного интеллекта управлять и формировать сверхгорячую плазму внутри ядерного термоядерного реактора.

Ядерный синтез, процесс, который питает звезды во Вселенной, включает в себя расщепление и сплавление водорода, обычного элемента морской воды.

Этот процесс, который высвобождает огромное количество энергии, был описан как неограниченный источник чистой энергии, но еще предстоит решить ряд технических проблем.

Здесь, на Земле, ученые используют токамаки — сосуды круглой формы, окруженные электромагнитными катушками, — чтобы попытаться воссоздать реакции ядерного синтеза, происходящие в космосе.

Магниты в этих токамаках используются для «удержания» летучей водородной плазмы, которая намного горячее ядра Солнца. В настоящее время для управления магнитной катушкой требуется несколько уровней сложных систем управления.

Мартин Редмиллер, руководитель группы управления DeepMind и соавтор книги A Статья опубликована в журнале Nature. В среду он сказал CNBC, что это «действительно сложный» вопрос контроля.

В сотрудничестве со Швейцарским центром плазмы в EPFL, университете в Лозанне, Швейцария, DeepMind заявила, что разработала систему обучения с улучшенным искусственным интеллектом, которая может управлять магнитами и изменять их напряжение тысячи раз в секунду.

Улучшение обучения, технология обучения ИИ, о которой особенно трубит DeepMind, включает в себя программирование ИИ для выполнения определенных действий, чтобы максимизировать его шансы на получение вознаграждения в данной ситуации. Другими словами, алгоритм «учится» выполнять задачу, ища эти заранее запрограммированные награды.

Безымянный ИИ DeepMind, разработанный на виртуальном симуляторе, использовался около 100 раз на токамаке в швейцарском плазменном центре, известном как Tokamak Variable Formation. Магнит управляет токамаком в течение двух секунд, что является максимальным количеством времени, в течение которого реактор может работать, прежде чем он прогреется.

Около 10-20 человек из DeepMind работали над системой ИИ и около 5-10 человек из EPFL.

«Я считаю, что термоядерный синтез является одним из самых фундаментальных источников энергии, которые у нас есть во всей Вселенной», — сказал CNBC Федерико Феличи, научный сотрудник Швейцарского плазменного центра. «Как только мы действительно овладеем этой технологией… это огромный подвиг, потому что в будущем вы сможете получать почти неограниченную энергию».

Дэмиен Эрнст, профессор Льежского университета, не участвовавший в работе, назвал это исследование одним из самых важных применений обучения с подкреплением на сегодняшний день, добавив, что оно «может значительно ускорить разработку термоядерных реакторов и, в конечном итоге, потенциал для борьбы с глобальными изменениями».

DeepMind намеревается взломать общий искусственный интеллект, который часто называют Святым Граалем ИИ.

Компания приступила к разработке систем искусственного интеллекта, которые могут справиться с такими играми, как шахматы и го. Теперь она хочет применять больше своих технологий в реальных приложениях. и наука.

Хотя Google нашел применение искусственному интеллекту DeepMind, его технология не получила широкого распространения в других местах.

Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind, заявил в своем заявлении, что компания продемонстрировала способность ИИ ускорять научный прогресс и открывать новые области исследований в области биологии, химии, математики, а теперь и физики.

В DeepMind работает около 1000 человек по всему миру, в том числе некоторые из ведущих мировых ученых-исследователей ИИ, которые могут получать годовую зарплату, превышающую 1 миллион долларов. Эти высокопоставленные люди, у которых часто есть докторские степени в Оксфорде, Кембридже, Стэнфорде и Массачусетском технологическом институте, могут получать такие деньги, потому что они также востребованы крупными технологическими компаниями, такими как Facebook, Apple, Amazon и Microsoft.