Önemli Bilgiler
- Araştırmacılar, füzyon araştırmalarını ilerletmek için yapay zekayı kullanıyor.
- Bir şirket, füzyon deneylerini kontrol etmek için Google'ın yapay zekasını kullanıyor.
- AI, kanser tespiti de dahil olmak üzere tıptaki ilerlemelere de güç veriyor.
Pratik füzyon enerjisi, yapay zekadaki (AI) gelişmeler sayesinde gerçeğe yaklaşıyor olabilir, diyor uzmanlar.
Bir ABD şirketi, makine öğrenimini kullanarak füzyon gücüne giden yolu hızlandırdığını iddia ediyor. TAE Technologies, AI kullanarak bir zamanlar aylar süren bilgi işlem görevlerini yalnızca birkaç saate indirdi. Araştırmaya yardımcı olmak için yapay zeka kullanan birçok şirketten biri.
Portekiz'deki Lizbon Üniversitesi'nde Bilgi Sistemleri profesörü olan Diogo Ferreira, "Füzyon hakkında hâlâ bilmediğimiz şeyler (ör., kararlı füzyon koşullarına nasıl ulaşılacağı ve bu koşulların korunacağı) verilerde saklanıyor, " füzyon araştırmasında yapay zekanın uygulanmasını inceleyen bir kişi Lifewire'a bir e-posta röportajında söyledi.
"Bir füzyon makinesinin karmaşık bir bilimsel deney olduğunu unutmayın, ancak kesin olan bir şey var - tüm bu makinelerde yüzlerce olmasa bile düzinelerce teşhis sistemi var" diye ekledi. "Bu, yalnızca birkaç saniye süren tek bir deneyin 10 ila 100 gigabayt düzeyinde veri oluşturabileceği anlamına gelir."
Yıldız Gücü
Pratik füzyon, nükleer füzyon reaksiyonlarından gelen ısıyı kullanarak elektrik üreten bir güç üretim şeklidir. Yıldızlara güç veren aynı tür tepkidir.
Onlarca yıl süren yavaş ilerlemenin ardından, füzyon araştırmaları kızışıyor. Bilim adamları yakın zamanda, atomları birleştirerek şimdiye kadar yaratılmış en yüksek sürekli enerji darbesini ürettiklerini açıkladılar ve 1997'de gerçekleştirilen deneylerden elde ettikleri rekorları ikiye katladılar.
TAE Systems, yapay zekanın teknik engelleri aşmaya yardımcı olabileceğini umuyor. Şirket, deneyler için Norman adlı 100 fit uzunluğunda bir füzyon silindiri kullanıyor. Google'ın yapay zekası, araştırma sırasında üretilen büyük miktarda veriyi elemek için kullanılıyor.
Google Araştırma Kıdemli Personel Yazılım Mühendisi Ted B altz, "Makine optimizasyonu ve veri bilimini kullanma yardımımızla TAE, Norman için ana hedeflerine ulaştı ve bu da bizi başa baş füzyon hedefine bir adım daha yaklaştırdı," diye yazdı. şirketin web sitesinde. "Makine, 30 milisaniye boyunca 30 milyon Kelvin'de kararlı bir plazmayı korur, bu da sistemlerine sağlanan gücün kapsamıdır. Daha önce başabaş füzyon için gerekli koşulları göstereceğini umdukları daha da güçlü bir makine için bir tasarım tamamladılar. on yılın sonu."
Ferreira, Füzyon plazmalarının davranışını yöneten eğilimleri keşfetmek için deneyleri analiz etmek için makine öğreniminin gerekli olduğunu söyledi. Ve araştırmacıların, şu anda kullandıkları sabit kodlanmış alarmların ve tetikleyicilerin ötesinde deney kontrolü yapmak için karmaşık yaklaşımlara ihtiyaçları var.
"Şu anda, ilk sorun belirtisinde frene basan ilkel kontrol sistemleri kullanıyoruz," dedi Ferreira. "Net enerji çıktısı elde etmek için bir füzyon makinesini güvenilir bir şekilde çalıştırmanın inceliklerinde bizi güvenli bir şekilde yönlendirmek için yapay zeka tekniklerine ihtiyacımız var."
Kurtarmaya Yapay Zeka
Tıbbi araştırma, yapay zekanın kullanılmaya başlandığı başka bir alandır. AI tabanlı bir kanser tespit aracı olan Imprimed Inc.'in CEO'su Sungwon Lim, Lifewire'a e-posta yoluyla verdiği demeçte, yapay zeka insan bilim insanlarının çalışmalarını yararlı bir tamamlayıcıdır, çünkü makineler ve insanlar araştırmalarda gerekli olan farklı görevlerde iyidirler.
"İnsanların yaratıcı çözümler ve yenilikler bulabildiği yerde, makineler büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir" dedi. "AI ayrıca insan araştırmacıların yorulmasına ve hata yapmasına neden olabilecek sıkıcı, tekrarlayan görevleri de yapabilir. Bu, AI'yı çok büyük veri kümelerinde kalıpların hızla bulunması gereken araştırmalar için ideal bir araç haline getirir."
İllinois Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından Journal of Critical Reviews in Oncology'de yayınlanan yakın tarihli bir araştırma, makine öğreniminin şu anda mesane kanserinde tanı ve sonuç tahmini konusunda eğitimli klinisyenlere rakip olduğunu ve bazı durumlarda onları geride bıraktığını gösterdi.
"Yapay zekanın kanserin erken teşhisindeki kritik rolü abartılamaz çünkü her yıl milyonlarca kanser vakası, tedavi seçeneklerinin son derece sınırlı veya mevcut olmadığı hastalığın son aşamalarına kadar teşhis edilememektedir," Soheila Borhani, bir makalenin yazarının Lifewire'a bir e-postayla anlattı.
