Trí tuệ nhân tạo giúp phòng thí nghiệm hợp nhất Mỹ dự đoán kết quả kích hoạt với độ chính xác 70%

Các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore (LLNL) đã phát triển một mô hình AI dự đoán kết quả của các thí nghiệm tổng hợp hạt nhân bằng phương pháp bao vây quán tính với độ chính xác trên 70%, vượt trội hơn so với các phương pháp siêu máy tính truyền thống. Mô hình học sâu này được đào tạo dựa trên sự kết hợp dữ liệu thí nghiệm đã thu thập trước đó, các mô phỏng vật lý và kiến thức chuyên gia, giúp nó nắm bắt các tham số phức tạp và tái hiện các sai sót thực tế trong thí nghiệm. Khi được thử nghiệm trên thí nghiệm tổng hợp năm 2022 của Cơ sở Khởi động Quốc gia (NIF), AI đã dự đoán chính xác xác suất 74% về kết quả khởi động tích cực, chứng minh tiềm năng của nó trong việc tối ưu hóa thiết kế thí nghiệm trước khi tiến hành thử nghiệm vật lý. Tổng hợp hạt nhân, quá trình kết hợp các hạt nhân nguyên tử nhẹ để giải phóng năng lượng, hứa hẹn là nguồn năng lượng sạch hơn và hiệu quả hơn so với các nhà máy phân hạch hạt nhân hiện nay, tạo ra năng lượng đáng kể hơn trên mỗi kilogram nhiên liệu mà không sinh ra sản phẩm phụ phóng xạ. NIF sử dụng các tia laser mạnh để kích thích tổng hợp trong các viên nhiên liệu nhỏ, nhưng do số lần thử khởi động giới hạn hàng năm, việc tối ưu hóa mỗi thí nghiệm là vô cùng quan trọng. Khả năng của mô hình AI...