Võtmed kaasavõtmiseks
- Teadlased kasutavad tuumasünteesiuuringute edendamiseks tehisintellekti.
- Üks ettevõte kasutab termotuumasünteesikatsete juhtimiseks Google'i tehisintellekti.
- AI edendab ka meditsiini, sealhulgas vähi avastamist.
Praktiline termotuumasünteesienergia võib tänu tehisintellekti (AI) edusammudele jõuda tegelikkusele lähemale, väidavad eksperdid.
USA ettevõte väidab, et kiirendab masinõppe abil termotuumasünteesi. TAE Technologies on tehisintellekti kasutades kärpinud arvutusülesandeid, mis kunagi kestsid kuid, vaid mõneks tunniks. See on üks paljudest ettevõtetest, kes kasutavad AI-d uurimistöös abistamiseks.
"Andmetes on peidus see, mida me veel termotuumasünteesi kohta ei tea – nt kuidas saavutada ja säilitada stabiilsed termotuumasünteesitingimused," ütles Diogo Ferreira, Portugali Lissaboni ülikooli infosüsteemide professor kes uurib tehisintellekti rakendamist termotuumasünteesiuuringutes, rääkis Lifewire'ile meiliintervjuus.
"Pidage meeles, et termotuumasin on keeruline teaduslik eksperiment, kuid üks on kindel – kõigi nende masinatega on ühendatud kümneid, kui mitte sadu diagnostikasüsteeme," lisas ta. "See tähendab, et üks katse, mis kestab vaid mõne sekundi, võib genereerida 10–100 gigabaiti suurust andmemahtu."
Star Power
Praktiline termotuumasüntees on elektritootmise vorm, mille käigus toodetakse elektrit, kasutades termotuumasünteesi reaktsioonidest saadavat soojust. See on sama tüüpi reaktsioon, mis mõjutab tähti.
Pärast aastakümneid kestnud aeglast edenemist on termotuumasünteesiuuringud kuumenemas. Teadlased teatasid hiljuti, et nad on genereerinud kõrgeima püsiva energiaimpulsi, mis eales aatomite sulandumisel loodud, enam kui kahekordistades 1997. aastal tehtud katsete rekordit.
TAE Systems loodab, et tehisintellekt võib aidata tehnilistest tõketest läbi murda. Ettevõte kasutab katseteks 100 jala pikkust termotuumasünteesi silindrit, nimega Norman. Google'i tehisintellekti kasutatakse uurimistöö käigus loodud tohutute andmemahtude läbi sõelumiseks.
"Meie abiga, kasutades masinate optimeerimist ja andmeteadust, saavutas TAE oma peamised eesmärgid Normani jaoks, mis viib meid sammu võrra lähemale kasuteguriga ühinemise eesmärgile, " kirjutas Google Researchi vanemtarkvarainsener Ted B altz. ettevõtte kodulehel. "Masin hoiab stabiilset plasmat 30 miljoni kelvini juures 30 millisekundit, mis on selle süsteemidele saadaoleva võimsuse ulatus. Nad on koostanud veelgi võimsama masina disaini, mis loodab, et see demonstreerib enne tasuvusläve termotuumasünteesi vajalikke tingimusi. kümnendi lõpp."
Masinõpe on vajalik katsete analüüsimiseks, et avastada suundumusi, mis reguleerivad termotuumasünteesi plasmade käitumist, ütles Ferreira. Ja teadlased vajavad katsete juhtimiseks keerukaid lähenemisviise peale praegu kasutatavate kodeeritud häirete ja päästikute.
"Praegu kasutame primitiivseid juhtimissüsteeme, mis vajutavad pidurile esimeste probleemide ilmnemisel," ütles Ferreira. "Meil on vaja tehisintellekti tehnikaid, et juhtida meid ohutult läbi termotuumasünteesi masina töötamise keerukusest, et genereerida netoenergia väljundit."
AI päästmiseks
Meditsiinilised uuringud on teine valdkond, kus kasutatakse tehisintellekti. Tehisintellekt on kasulik täiendus inimteadlaste tööle, sest masinad ja inimesed saavad hästi hakkama erinevate uurimistöös vajalike ülesannetega, ütles tehisintellektil põhineva vähituvastusvahendi Imprimed Inc tegevjuht Sungwon Lim Lifewire'ile e-posti teel.
"Seal, kus inimesed suudavad välja pakkuda loovaid lahendusi ja uuendusi, suudavad masinad kiiresti ja täpselt analüüsida tohutuid andmemahtusid," ütles ta. "AI võib teha ka selliseid tüütuid, korduvaid ülesandeid, mis võivad inimuurijaid väsida ja vigu teha. See teeb AI-st ideaalse tööriista uurimistööks, mille puhul tuleb mustrid kiiresti leida väga suurtest andmekogumitest."
Illinoisi ülikooli teadlaste hiljutine uuring, mis avaldati ajakirjas Journal of Critical Reviews in Oncology, näitas, et masinõpe konkureerib praegu põievähi diagnoosimisel ja tulemuste ennustamisel koolitatud kliinikutega ning mõnel juhul isegi ületab neid.
"AI kriitilist rolli vähi varajases diagnoosimises ei saa ülehinnata, sest igal aastal jäävad miljonid vähijuhtumid diagnoosimata kuni haiguse hilises staadiumis, kus ravivõimalused muutuvad äärmiselt piiratuks või olematud," Soheila Borhani, üks paberi autor ütles Lifewire'ile e-kirjas.
