AIのコンピューティング能力は、核融合エネルギーを実用的にする可能性があります
重要なポイント
- 研究者たちはAIを使って核融合研究を進めています。
- ある会社は、GoogleのAIを使用して核融合実験を制御しています。
- AIはまた、癌の検出を含む医学の進歩を後押ししています。
モンティラクセン/ゲッティイメージズ
専門家によると、人工知能（AI）の進歩のおかげで、実用的な核融合エネルギーは現実に近づいている可能性があります。
米国の企業は、機械学習を使用して核融合エネルギーへの道を加速していると主張しています。 TAEテクノロジーズ トリミングしました AIを使用して、かつては数か月からわずか数時間かかっていたコンピューティングタスク。 これは、AIを使用して研究を支援している多くの企業の1つです。
「核融合について私たちがまだ知らないこと、たとえば、安定した核融合条件に到達して維持する方法は、データに隠れています。」 ディオゴ・フェレイラ、ポルトガルのリスボン大学の情報システムの教授で、融合研究におけるAIの応用を研究している人は、電子メールのインタビューでLifewireに語った。
「フュージョンマシンは複雑な科学実験であることを忘れないでください。しかし、確かなことが1つあります。これらのマシンにはすべて、数百とは言わないまでも数十の診断システムが接続されています」と彼は付け加えました。 「これは、ほんの数秒続く1回の実験で、10〜100ギガバイトのオーダーのデータを生成できることを意味します。」
スターパワー
実用的な核融合は、核融合反応からの熱を利用して電気を生み出す発電の一形態です。 それは星に力を与えるのと同じタイプの反応です。
何十年にもわたるゆっくりとした進歩の後、核融合研究は熱くなっています。 科学者 最近発表された 彼らは、1997年に行われた実験からの彼ら自身の記録を2倍以上に増やして、原子を融合することによってこれまでに作成された最高の持続エネルギーパルスを生成しました。
TAE Systemsは、AIが技術的な障壁を打破するのに役立つことを期待しています。 同社は実験にノーマンと呼ばれる長さ100フィートのフュージョンシリンダーを使用しています。 GoogleのAIは、調査中に生成された膨大な量のデータをふるいにかけるために使用されています。
「機械の最適化とデータサイエンスを使用した支援により、TAEはノーマンの主要な目標を達成しました。これにより、損益分岐点の融合という目標に一歩近づくことができます。」
フェレイラ氏によると、実験を分析して核融合プラズマの挙動を支配する傾向を発見するには、機械学習が必要だという。 また、研究者は、現在使用しているハードコードされたアラームやトリガーを超えて、制御を実験するための高度なアプローチを必要としています。
「現在、私たちはトラブルの最初の兆候でブレーキをかける原始的な制御システムを使用しています」とフェレイラは言いました。 「正味のエネルギー出力を生成するために、フュージョンマシンを確実に操作するという複雑さを安全に乗り越えるためのAI技術が必要です。」
救助へのAI
医学研究は、AIが使用されているもう1つの分野です。 機械と人間は研究に必要なさまざまなタスクに長けているため、AIは人間科学者の仕事を補完するのに役立ちます。 ソンウォン・リムAIベースの予測がん検出ツールであるImprimedInc。のCEOは、Lifewireに電子メールで語った。
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「人間が創造的な解決策や革新を思いつくことができるところでは、機械は大量のデータを迅速かつ正確に分析することができます」と彼は言いました。 「AIは、人間の研究者が疲れて間違いを犯す可能性のある、退屈で反復的なタスクを実行することもできます。 これにより、AIは、非常に大きなデータセットでパターンをすばやく見つける必要がある研究に理想的なツールになります。」
A 最近の研究 Journal of Critical Reviews inOncologyに掲載されたイリノイ大学の研究者による 現在のライバルを学び、場合によっては膀胱の診断と結果予測について訓練を受けた臨床医を超える 癌。
「癌の早期診断におけるAIの重要な役割は、毎年何百万もの症例があるため、誇張することはできません。 がんは、治療の選択肢が極端に制限される病気の後期まで診断されないままになります。 存在しない」 Soheila Borhani、論文の著者の1人がLifewireに電子メールで伝えました。