Kernfusion ist ein vielversprechendes Energiekonzept für die Zukunft. Dennoch stehen Forscher ständig vor technischen Hürden. Dank einer neuen Künstlichen Intelligenz (KI) sind Wissenschaftler jedoch jetzt einen entscheidenden Schritt vorangekommen.
Revolution durch KI in der Kernfusionsforschung
Ein Team am renommierten Princeton University hat ein KI-System entwickelt, das als HEAT-ML bezeichnet wird. Dieses Tool kann verborgene „Sicherheitszonen“ innerhalb eines Fusionsreaktors identifizieren, die auch als „magnetische Schatten“ bekannt sind. Diese Zonen bieten Schutz vor der extremen Hitze des Plasmas, das während der Fusionsreaktion entsteht. Die Ergebnisse dieser Forschung wurden unlängst in der Fachzeitschrift Fusion Engineering and Designveröffentlicht.
Die Identifikation dieser Schatten ist für den sicheren Betrieb von Fusionsreaktoren unerlässlich und könnte ein wichtiger Schritt zur Realisierung von Fusionsenergie sein, wie in einer Pressemitteilung zur Studie betont wird. HEAT-ML hat das Potenzial, die Entwicklung zukünftiger Fusionssysteme erheblich zu beschleunigen. Die Software würde beispielsweise in der Lage sein, das Plasma so anzupassen, dass mögliche Probleme bereits im Voraus vermieden werden.
Temperaturen höher als im Zentrum der Sonne
Michael Churchill, einer der Co-Autoren der Studie, erklärt: „Diese Forschung zeigt, dass durch den Einsatz eines bestehenden Codes ein KI-Programm entwickelt werden kann, das schneller wertvolle Antworten liefert. Es eröffnen sich spannende Optionen für die Steuerung und Szenarioplanung.“ Eine der größten Herausforderungen der Kernfusion ist die Bewältigung der enormen Temperaturen des Plasmas, das im Fusionsreaktor entsteht.
Diese Temperaturen übersteigen sogar die im Sonnenkern. Solch extreme Hitze könnte den Reaktor beschädigen. Um Fusionsenergie effizient ins Netz speisen zu können, ist es entscheidend zu wissen, wo diese hohe Temperatur auftritt und welche Teile des Reaktors von den Sicherheitsschutzzonen profitieren.
Das HEAT-ML-Tool wurde speziell für den SPARC-Reaktor entwickelt, der derzeit in der Nähe von Boston gebaut wird. Momentan kann die Simulation nur einen kleinen Abschnitt der Maschine abdecken, aber das Forschungsteam hofft, bald die Fähigkeiten des KI-Modells zu erweitern, um Schattenfragen in anderen Fusionsreaktoren ebenfalls zu klären.
Quelle: „Shadow masks predictions in SPARC tokamak plasma-facing components using HEAT code and machine learning methods“ (Fusion Engineering and Design 2025), ScienceDaily
