Nuovo modello di deep learning coreano accelera le previsioni sul plasma di fusione
Un nuovo approccio basato su deep learning aumenta la velocità di previsione del plasma di fusione nucleare di 1.000 volte, aprendo nuove prospettive per la ricerca energetica
Ricercatori del Dipartimento di Ingegneria Nucleare dell'UNIST hanno sviluppato un nuovo metodo basato sull'intelligenza artificiale che permette di accelerare significativamente i calcoli relativi alle previsioni sul comportamento del plasma nei reattori a fusione nucleare.
Il team di scienziati ha creato un sistema denominato FPL-net, in grado di risolvere l'equazione di Fokker-Planck-Landau (FPL) - utilizzata per modellare le collisioni tra particelle cariche nel plasma - in un unico passaggio, anziché attraverso i tradizionali metodi iterativi che richiedevano enormi risorse computazionali.
"Utilizzando il deep learning su GPU, abbiamo ridotto il tempo di calcolo di un fattore 1.000 rispetto ai codici tradizionali basati su CPU. Questo avanzamento rappresenta una pietra miliare per le tecnologie di gemello digitale, consentendo l'analisi turbolenta di interi reattori a fusione nucleare o la replica di Tokamak reali in un ambiente di calcolo virtuale".
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