АНУ-ын Lawrence Livermore National Laboratory-ийн эрдэмтэд дэлхийн хамгийн том цөмийн нэгдлийн байгууламжуудын нэг болох National Ignition Facility (NIF)-д зориулан шинэ хиймэл оюун ухааны загвар боловсруулж, асаалтын амжилтыг өндөр нарийвчлалтай таамаглах боломжтой болгожээ.
2022 оны туршилтад энэ AI загвар асаалт болох магадлалыг 74% гэж тооцоолсон нь уламжлалт суперкомпьютерийн аргуудаас илүү олон үзүүлэлтийг өндөр нарийвчлалтай хамарч чадсаныг Science сэтгүүлд өнөөдөр нийтэлсэн судалгаа онцолсон байна.
“Бидний хувьд хамгийн чухал нь ирээдүйн туршилт бүрт амжилтын магадлалаа дээдлэх шийдвэрийг зориуд гаргах боломж нээгдэж байгаа явдал” гэж судалгааны хамтран зохиогч, NIF-ийн Inertial Confinement Fusion хөтөлбөрийн Cognitive Simulation Group-ийг удирддаг Келли Хамбёрд хэллээ. Түүний хэлснээр NIF шиг том байгууламж ч жилд ердөө хэдхэн арван асаалтын туршилт хийх боломжтой тул зөв алхам хийх нь чухал.
Өнөөдөр цөмийн цахилгаан станцууд нь уран зэрэг хүнд атомуудыг хуваах замаар энерги гаргадаг цөмийн хуваагдал (nuclear fission)-аар ажилладаг бол эрдэмтдийн эцсийн зорилго нь устөрөгчийн атомуудыг нэгтгэн асар их энерги гаргах цөмийн нэгдэл (nuclear fusion)-д шилжих явдал юм. Нэгдэл нь илүү их энерги гаргахаас гадна аюултай цацраг идэвхт хаягдал үүсгэдэггүй тул тогтвортой эрчим хүч рүү шилжихэд асар их ач холбогдолтой.
NIF-д нэгдлийн туршилтыг лазераар явуулдаг. Лазерууд эхлээд hohlraum хэмээх алтан цилиндрийг халааж, тэр нь хүчтэй рентген туяа ялгаруулна. Энэ нь дэутери болон трити бүхий түлшний мөхлөгийг шахаж, төгс тохиолдолд лазеруудын хэрэглэсэн эрчим хүчнээс илүүг үйлдвэрлэх урвал эхэлдэг.
Харин компьютерийн симуляциуд энэ процессыг бүрэн найдвартай урьдчилан таамаглаж чаддаггүй. Тооцооллыг боломжийн хэмжээнд барихын тулд кодыг хялбаршуулах, эсвэл өөрсдөө алдаа оруулах зэрэг хүчин зүйлс нөлөөлдөг бөгөөд нэг туршилтын загварыг боловсруулахад хэдэн өдөр шаарддаг байна.
Иймээс Хамбёрдын баг NIF-ийн өмнөх туршилтын өгөгдөл, өндөр нарийвчлалтай физикийн симуляци, мэргэжилтнүүдийн мэдлэгийг нэгтгэн том өгөгдлийн сан бүрдүүлж, орчин үеийн суперкомпьютер дээр 30 сая CPU цаг үргэлжилсэн нарийн статистик шинжилгээ хийжээ. Үүний үр дүнд NIF дээр тохиолдож болох бүх төрлийн алдааны тархцыг тодорхойлсон байна.
Энэхүү AI загвар нь туршилтын дизайны үр дүнг урьдчилан үнэлэх боломж олгож, их хэмжээний цаг, хөрөнгийг хэмнэдэг. 2022 оны туршилтад энэ загвар үр дүнг маш нарийн урьдчилан таамаглаж, таамаглалын нарийвчлал 50%-иас 70% болж өссөн нь судлаачдыг ихээхэн урамшуулжээ.
Хамбёрдын хэлснээр энэхүү шинэ загварын давуу тал нь бодит амьдралын төгс бус нөхцөл — багажийн гэмтэл, туршилтын дизайны алдаа, эсвэл байгалийн гэнэтийн хүчин зүйлсийг ч хүлээн авч, үр дүнг зөв тооцоолох чадвартайд оршиж байна.
“Цөмийн нэгдлийн чиглэлд хүмүүс хэдэн арван жил ажиллаж ирсэн. Бид заримдаа хүссэн үр дүнгээ авч чадахгүй байлаа гээд урам хугарах хэрэггүй. Өмнө нь бид 10 киложоуль л гаргаж байсан бол одоо 1 мегажоуль, заримдаа бүр 2 мегажоуль хүрч байна. Энэ бол судалгааны хувьд асар том ахиц, цэвэр эрчим хүчний ирээдүйн том алхам” гэж тэр онцоллоо.
Эх сурвалж:
