Courtesy of InterestingEngineering
Deep Learning Mempercepat Prediksi Plasma Fusi Nuklir Hingga 1.000 Kali Lipat
28 Feb 2025, 23.45 WIB
157 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Pendekatan berbasis pembelajaran dalam dapat secara signifikan meningkatkan kecepatan komputasi dalam penelitian fusi nuklir.
- FPL-net menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi kolisi plasma, yang penting untuk keberhasilan reaktor fusi.
- Penelitian ini membuka jalan untuk pengembangan teknologi digital twin dalam analisis reaktor fusi.
Para ilmuwan telah mengembangkan pendekatan berbasis pembelajaran mendalam yang meningkatkan prediksi plasma pada fusi nuklir hingga 1.000 kali lebih cepat. Pendekatan ini mempercepat perhitungan operator tabrakan Fokker-Planck-Landau (FPL) untuk plasma fusi. Biasanya, menyelesaikan persamaan FPL memerlukan waktu dan sumber daya komputasi yang besar, tetapi dengan menggunakan teknologi pembelajaran mendalam di GPU, waktu komputasi dapat dikurangi secara signifikan. Model baru yang disebut FPL-net dapat menyelesaikan persamaan FPL dalam satu langkah dengan akurasi yang sangat tinggi.
FPL-net adalah jaringan saraf konvolusional yang dirancang untuk kecepatan komputasi dan telah dilatih dengan data dari berbagai kondisi suhu plasma elektron. Penelitian ini menunjukkan bahwa FPL-net dapat memprediksi tabrakan antara partikel dengan sangat akurat, yang penting untuk menjaga reaksi fusi yang stabil. Meskipun saat ini fokus pada plasma elektron, para peneliti berencana untuk mengembangkan model ini agar dapat digunakan dalam lingkungan plasma yang lebih kompleks di masa depan.
--------------------
Analisis Kami: Pendekatan deep learning yang mengintegrasikan konservasi fisik dalam modelnya adalah lompatan besar dalam simulasi plasma fusi yang selama ini sangat menantang secara komputasi. Ini menandai era baru di mana simulasi kompleks bukan hanya mungkin tetapi juga lebih akurat dan cepat, membuka pintu bagi pengembangan energi bersih yang lebih realistis.
--------------------
Analisis Ahli:
Prof. Steven Cowley (pakar fusi plasma): Penggunaan AI untuk mempercepat dan mempertahankan akurasi prediksi tumbukan plasma bisa menjadi game changer bagi teknologi fusi, terutama dalam hal simulasi real-time dan optimasi desain reaktor.
Dr. Joanna McClean (ahli komputasi fisika): Inovasi seperti FPL-net menunjukkan bagaimana deep learning dapat menggantikan metode numerik tradisional yang mahal, membawa efisiensi besar dalam bidang komputasi ilmiah.
--------------------
What's Next: Dengan percepatan dan akurasi tinggi ini, teknologi simulasi reaktor fusi secara virtual akan semakin maju, memungkinkan pengembangan reaktor fusi yang lebih stabil dan efisien melalui digital twin serta mempercepat riset di bidang energi fusi.
Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/energy/fusion-plasma-prediction-deep-learning-model
[1] https://interestingengineering.com/energy/fusion-plasma-prediction-deep-learning-model
Artikel Serupa
Sains
14 hari lalu
129 dibaca
AI Temukan Hukum Fisika Baru dari Plasma Berdebu dengan Akurasi Tinggi
Sains
2 bulan lalu
100 dibaca
Model Baru Menjelaskan Penyebab Turbulensi Berlebih di Tepi Plasma Tokamak
Sains
2 bulan lalu
96 dibaca
Penemuan Baru untuk Mencegah Panas Berlebih di Reaktor Fusi Tokamak
Teknologi
2 bulan lalu
95 dibaca
Teknologi Digital Twin Canggih untuk Memantau dan Mengelola Reaktor Nuklir Modern
Sains
3 bulan lalu
138 dibaca
Fenomena Backflow Saturation Membuka Jalan Teknologi Plasma Lebih Awet dan Efisien
Sains
3 bulan lalu
91 dibaca
Metode Baru Mempercepat Pengembangan Energi Fusi dengan Perbaikan Medan Magnet
Sains
3 bulan lalu
183 dibaca