DeepMindの科学者は、核融合を制御するためにAIを訓練しました

DeepMindの科学者は、AIプログラムの別の実際のアプリケーションを見つけました。

ロンドンを拠点とする人工知能ラボが所有 アルファベット水曜日に、核融合炉内の超高温プラズマを制御および彫刻するための人工知能システムを訓練したことを発表しました。

核融合は、宇宙の星に電力を供給するプロセスであり、海水の一般的な元素である水素を分解して融合させることを含みます。

大量のエネルギーを放出するこのプロセスは、クリーンエネルギーの無制限の供給源として説明されていますが、多くの技術的課題を克服する必要があります。

ここ地球では、科学者はトカマク（電磁コイルに囲まれた円形の容器）を使用して、宇宙空間で発生する核融合反応を再現しようとしています。

これらのトカマクの磁石は、太陽核よりもはるかに高温の揮発性水素プラズマを「含む」ために使用されます。 磁気コイル制御は現在、複雑な制御システムの複数の層を必要とします。

DeepMindのコントロールチームの責任者であり、本Aの共著者であるMartin Redmiller Nature誌に掲載された論文 水曜日に、彼はそれが「本当に複雑な」コントロールの問題であるとCNBCに話しました。

DeepMindは、スイスのローザンヌにある大学であるEPFLのスイスプラズマセンターと協力して、磁石を制御し、1秒間に数千回電圧を変更できるAI拡張学習システムを開発したと述べました。

学習強化、DeepMindが特にトランペットを使用しているAIトレーニング技術には、特定の状況で報酬を獲得する可能性を最大化するために、特定のアクションを実行するようにAIをプログラミングすることが含まれます。 言い換えれば、アルゴリズムは、これらの事前にプログラムされた報酬を探すことによってタスクを完了することを「学習」します。

仮想シミュレーターで開発された名前のないAIDeepMindは、トカマク可変フォーメーションとして知られるスイスのプラズマセンターのトカマクで約100回使用されています。 磁石はトカマクを2秒間制御します。これは、原子炉がウォームアップするまでに実行できる最大時間です。

DeepMindの約10〜20人がAIシステムに取り組み、EPFLの約5〜10人が働いていました。

「核融合は、私たちが宇宙全体で持っている最も基本的なエネルギー源の1つです」と、スイスプラズマセンターの研究科学者であるフェデリコフェリシはCNBCに語った。 「私たちが実際にこの技術を習得したら…将来、ほぼ無制限のエネルギーを手に入れることができるので、それは大きな偉業です。」

リエージュ大学の教授で、この研究に関与していなかったダミアン・アーンストは、この研究をこれまでの強化学習の最も重要な応用の1つとして歓迎し、「核融合炉の開発を大幅に加速し、最終的には世界的な変化と戦う可能性。」

DeepMindは、AIの聖杯と呼ばれることが多い人工知能のハッキングに着手しました。

同社は、チェスや囲碁などのゲームをマスターできる人工知能システムの開発を開始しました。 今、彼女は自分のテクノロジーを実際のアプリケーションにもっと適用したいと考えています と科学。

GoogleはDeepMindのAIの用途を見つけましたが、そのテクノロジーは他の場所では広く適用されていません。

DeepMindのCEOであるDemisHassabisは声明の中で、AIが科学の進歩を加速し、生物学、化学、数学、そして現在は物理学にまたがる新しい研究分野を切り開く能力を実証したと述べました。

DeepMindは、100万ドルを超える年俸を指揮できる世界有数のAI研究科学者を含め、世界中で約1,000人を雇用しています。 オックスフォード、ケンブリッジ、スタンフォード、MITなどの博士号を取得していることが多いこれらの著名人は、Facebook、Apple、Amazon、Microsoftなどの大手テクノロジー企業にも求められているため、この種のお金を得ることができます。