DeepMind、核融合炉におけるプラズマ制御を実現するAIを開発

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　英国に拠点を置く、Alphabet傘下のDeepMindは現地時間2月16日、超高温で不安定なプラズマ状態を安定的に維持するための磁気制御装置の実現につながると期待できる人工知能（AI）を開発したと発表した。これは、核融合発電技術の開発に向けた新たな1歩といえる。

　このAIが適用された装置はトカマク型と呼ばれており、高出力の磁気コイル群をドーナツ状に並べて、太陽の中心核と同程度の温度となるプラズマを閉じ込め、制御しようというものだ。プラズマを安定的に閉じ込めることで、水素分子同士を核融合できるようになる。核融合はサステナブルな発電方法として研究が進められている。

　DeepMindと、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）のスイスプラズマセンター（SPC）の研究者らは、Natureに発表した新たな論文で、格納容器内でプラズマの形状を制御できるDeepMindのAIアルゴリズム群の開発について詳しく説明している。

　SPCは、核融合に向けたプラズマの閉じ込めをテストするための「Variable Configuration Tokamak」（TCV）を構成するための真空容器を保有している。SPCは、プラズマを閉じ込めるための制御システムに与える各変数（印加する電圧など）の適切な値を高い信頼性で求められる確実な方法を必要としていた。

　SPCによると、既に十分な知見を得られるシミュレーターを有しているが、制御システム内の各変数を適切な値に決定する上では、依然として時間のかかる計算処理を実行する必要があるという。

　この制御システムに適切な値を設定すればプラズマを閉じ込めることができ、TCVを構成する真空容器の壁にプラズマが衝突し、その状態が破壊されるといった事態を避けられる。

　研究者らは、「トカマク型の磁気制御装置の設計において、すべての制御コイル群の制御方法を自律的に学習する画期的なアーキテクチャー」を生み出したと記している。このアーキテクチャーにより、新たなプラズマ配位を作り出すために必要な取り組みを低減できるという。

　SPCのブログによると、シミュレーター上で訓練されたDeepMindのAIは、特定のプラズマ配位を生成、維持できるという。論文で詳述されているような「従来の細長い形状とともに、負の三角形や『スノーフレーク（snowflake）』といった形状を作り出すより高度な配位」が含まれている。

　DeepMindとSPCは、SPCが保有する本物のTCV上でも該当アルゴリズムの実行を成功させた。さらに両者は、格納容器内で2つの独立したプラズマの「ドロップレット」を安定して維持させる設定についても示してみせた。

　DeepMindは現在のところ、この研究成果を発表していないものの、いずれ公開リンクされるだろう。