Saubere Energie durch Künstliche Intelligenz: Googles Supercomputer hat gelernt überhitztes Plasma in einem Fusionsreaktor zu steuern.

DeepMind, die KI-Tochter der Google-Mutter Alphabet, soll komplizierte wissenschaftliche Probleme lösen. Nachdem die KI erfolgreiche Strategien für Computerspiele entwickelte, soll sie nun zur Lösung der Energiekrise beitragen. Mit einem Algorithmus ist es nun gelungen, überhitztes Plasma in einem experimentellen Kernfusionsreaktor zu kontrollieren. Damit könnte Physikern geholfen werden, besser zu verstehen, wie Fusion funktioniert, und möglicherweise die Realisierung einer unbegrenzten Quelle sauberer Energie beschleunigen.

In Zusammenarbeit mit dem Swiss Plasma Center an der EPFL-Universität in Lausanne hat das KI-Unternehmen DeepMind einen Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmus trainiert. Einem in der Zeitschrift Nature veröffentlichten Artikel zufolge konnte die KI die Materiesuppe kontrollieren. „Dies ist eine der schwierigsten Anwendungen von Bestärkendem Lernen auf ein reales System“, sagt Martin Riedmiller, Forscher bei DeepMind.

Bei der Kernfusion werden die Atomkerne von Wasserstoffatomen zusammengepresst, um schwerere Atome wie Helium zu bilden. Dies erzeugt viel Energie im Verhältnis zu einer winzigen Menge Kraftstoff, was es zu einer sehr effizienten Energiequelle macht. Es ist viel sauberer und sicherer als fossile Brennstoffe oder konventionelle Kernenergie, die durch Spaltung entsteht und Kerne auseinander zwingt. Es ist auch der Prozess, der Sterne antreibt.

Die Kontrolle der Kernfusion in Reaktoren ist jedoch schwierig. Das Problem ist, dass sich Atomkerne gegenseitig abstoßen. Sie in einem Reaktor zusammenzuführen, kann nur bei extrem hohen Temperaturen erfolgen, die oft Hunderte von Millionen Grad erreichen – heißer als das Zentrum der Sonne. Bei diesen Temperaturen ist Materie weder fest, flüssig noch gasförmig. Es tritt in einen vierten Zustand ein, der als Plasma bekannt ist: eine brodelnde, überhitzte Suppe aus Partikeln. Die Aufgabe besteht darin, das Plasma in einem Reaktor lange genug zusammenzuhalten, um daraus Energie zu gewinnen. In einem magnetbasierten Reaktor ist das Plasma in einem elektromagnetischen Käfig gefangen. Dieser zwingt es, seine Form zu behalten und hindert es daran die Reaktorwände zu berühren. Letzteres würde das Plasma kühlen und den Reaktor beschädigen.

Die Steuerung des Plasmas erfordert eine ständige Überwachung und Manipulation des Magnetfeldes. Das Team trainierte seinen Reinforcement-Learning-Algorithmus, um dies in einer Simulation zu tun. Nachdem DeepMind gelernt hatte, die Form des Plasmas in einem virtuellen Reaktor zu kontrollieren und zu verändern, gaben ihm die Forscher die Kontrolle über die Magnete im Variable Configuration Tokamak, einem experimentellen Reaktor in Lausanne. Sie fanden heraus, dass die KI in der Lage war, den realen Reaktor ohne zusätzliche Feinabstimmung zu steuern. Insgesamt kontrollierte die KI das Plasma nur zwei Sekunden lang – aber das ist so lange, wie der TCV-Reaktor laufen kann, bevor er zu heiß wird. Die Aussicht auf unbegrenzte saubere Energie ist zwar noch weit entfernt, aber dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz schwierige Probleme der realen Welt angeht.


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Bild: Claude Raggi, Wikimedia