Clé à emporter
- Les chercheurs utilisent l'IA pour faire avancer la recherche sur la fusion.
- Une entreprise utilise l'IA de Google pour contrôler ses expériences de fusion.
- L'IA alimente également les progrès de la médecine, y compris la détection du cancer.
L'énergie de fusion pratique pourrait se rapprocher de la réalité grâce aux progrès de l'intelligence artificielle (IA), selon les experts.
Une entreprise américaine affirme qu'elle accélère la voie vers l'énergie de fusion en utilisant l'apprentissage automatique. TAE Technologies a réduit les tâches informatiques qui prenaient autrefois des mois à quelques heures à l'aide de l'IA. C'est l'une des nombreuses entreprises qui utilisent l'IA pour aider à la recherche.
"Ce que nous ne savons toujours pas sur la fusion, par exemple, comment atteindre et maintenir des conditions de fusion stables, se cache dans les données", Diogo Ferreira, professeur de systèmes d'information à l'Université de Lisbonne au Portugal, qui étudie l'application de l'IA dans la recherche sur la fusion a déclaré à Lifewire dans une interview par e-mail.
"N'oubliez pas qu'une machine à fusion est une expérience scientifique complexe, mais une chose est sûre: toutes ces machines sont associées à des dizaines, voire des centaines de systèmes de diagnostic", a-t-il ajouté. « Cela signifie qu'une seule expérience, qui ne dure que quelques secondes, peut générer une quantité de données de l'ordre de 10 à 100 gigaoctets. »
Puissance des étoiles
La fusion pratique est une forme de production d'électricité qui crée de l'électricité en utilisant la chaleur des réactions de fusion nucléaire. C'est le même type de réaction qui alimente les étoiles.
Après des décennies de progrès lents, la recherche sur la fusion s'accélère. Les scientifiques ont récemment annoncé qu'ils avaient généré l'impulsion d'énergie soutenue la plus élevée jamais créée par la fusion d'atomes, doublant ainsi leur propre record d'expériences réalisées en 1997.
TAE Systems espère que l'IA pourra aider à franchir les barrières techniques. La société utilise un cylindre de fusion de 100 pieds de long, appelé Norman, pour des expériences. L'IA de Google est utilisée pour passer au crible les énormes quantités de données générées au cours de la recherche.
"Grâce à notre aide à l'optimisation des machines et à la science des données, TAE a atteint ses principaux objectifs pour Norman, ce qui nous rapproche de l'objectif de fusion à l'équilibre", a écrit Ted B altz, ingénieur logiciel senior chez Google Research. sur le site Web de l'entreprise. "La machine maintient un plasma stable à 30 millions de Kelvin pendant 30 millisecondes, ce qui correspond à l'étendue de la puissance disponible pour ses systèmes. Ils ont achevé la conception d'une machine encore plus puissante, qui, espère-t-il, démontrera les conditions nécessaires à la fusion au seuil de rentabilité avant la fin de la décennie."
L'apprentissage automatique est nécessaire pour analyser les expériences afin de découvrir les tendances qui régissent le comportement des plasmas de fusion, a déclaré Ferreira. De plus, les chercheurs ont besoin d'approches sophistiquées pour expérimenter le contrôle au-delà des alarmes et déclencheurs codés en dur qu'ils utilisent actuellement.
"Actuellement, nous utilisons des systèmes de contrôle primitifs qui freinent au premier signe de problème", a déclaré Ferreira. "Nous avons besoin de techniques d'IA pour nous guider en toute sécurité dans les subtilités de l'exploitation fiable d'une machine à fusion afin de générer une production d'énergie nette."
L'IA à la rescousse
La recherche médicale est un autre domaine où l'IA est mise à profit. L'IA est un complément utile au travail des scientifiques humains car les machines et les humains sont bons dans différentes tâches nécessaires à la recherche, a déclaré Sungwon Lim, PDG d'Imprimed Inc., un outil de détection prédictive du cancer basé sur l'IA, à Lifewire par e-mail.
"Là où les humains sont capables de proposer des solutions créatives et des innovations, les machines peuvent analyser rapidement et avec précision d'énormes quantités de données", a-t-il déclaré. "L'IA peut également effectuer le genre de tâches fastidieuses et répétitives qui peuvent fatiguer les chercheurs humains et faire des erreurs. Cela fait de l'IA un outil idéal pour la recherche dans laquelle des modèles doivent être trouvés rapidement dans de très grands ensembles de données."
Une étude récente menée par des chercheurs de l'Université de l'Illinois et publiée dans le Journal of Critical Reviews in Oncology a montré que l'apprentissage automatique rivalise actuellement, et dans certains cas surpasse, les cliniciens formés au diagnostic et à la prédiction des résultats du cancer de la vessie.
"Le rôle critique de l'IA dans le diagnostic précoce du cancer ne peut être surestimé car chaque année, des millions de cas de cancer ne sont pas diagnostiqués jusqu'aux derniers stades de la maladie, où les options thérapeutiques deviennent extrêmement limitées ou inexistantes", Soheila Borhani, une de l'auteur de l'article a déclaré à Lifewire dans un e-mail.
