[ad_1]
Peneliti MIT sedang menguji kemampuan teori turbulensi yang disederhanakan untuk memodelkan fenomena plasma kompleks menggunakan teknik pembelajaran mesin baru.
Untuk menjadikan energi fusi sebagai sumber daya yang layak untuk jaringan energi dunia, para peneliti perlu memahami gerakan turbulen plasma: campuran ion dan elektron yang berputar-putar di dalam bejana reaktor. Partikel plasma, mengikuti garis medan magnet di ruang toroidal yang dikenal sebagai tokamaks, harus dibatasi cukup lama untuk perangkat fusi untuk menghasilkan keuntungan yang signifikan dalam energi bersih, tantangan ketika tepi panas plasma (lebih dari 1 juta derajat Celcius) hanya sentimeter jauh dari dinding padat kapal yang jauh lebih dingin.
Abhilash Mathews, kandidat PhD di Departemen Ilmu dan Teknik Nuklir bekerja di MIT’s Plasma Science and Fusion Center (PSFC), percaya bahwa tepi plasma ini menjadi sumber yang kaya akan pertanyaan yang belum terjawab. Batasan yang bergejolak, sangat penting untuk memahami kurungan plasma, pengisian bahan bakar, dan fluks panas yang berpotensi merusak yang dapat menyerang permukaan material — faktor-faktor yang memengaruhi desain reaktor fusi.
Divisualisasikan adalah fluktuasi tekanan dua dimensi dalam simulasi plasma fusi terbatas tiga dimensi yang lebih besar secara magnetis. Dengan kemajuan terbaru dalam teknik pembelajaran mesin, jenis pengamatan parsial ini memberikan cara baru untuk menguji model turbulensi tereduksi baik dalam teori maupun eksperimen. Kredit gambar: Pusat Sains dan Fusion Plasma.
Untuk lebih memahami kondisi tepi, para ilmuwan fokus pada pemodelan turbulensi pada batas ini menggunakan simulasi numerik yang akan membantu memprediksi perilaku plasma. Namun, simulasi “prinsip pertama” di wilayah ini adalah salah satu komputasi yang paling menantang dan memakan waktu dalam penelitian fusi. Kemajuan dapat dipercepat jika para peneliti dapat mengembangkan model komputer yang “dikurangi” yang berjalan lebih cepat, tetapi dengan tingkat akurasi yang terukur.
Selama beberapa dekade, fisikawan tokamak telah secara teratur menggunakan “teori dua fluida” yang dikurangi daripada model dengan ketelitian yang lebih tinggi untuk mensimulasikan plasma batas dalam percobaan, meskipun ada ketidakpastian tentang akurasi. Dalam sepasang publikasi baru-baru ini, Mathews mulai secara langsung menguji keakuratan model turbulensi plasma tereduksi ini dengan cara baru: ia menggabungkan fisika dengan pembelajaran mesin.
“Teori yang sukses seharusnya memprediksi apa yang akan Anda amati,” jelas Mathews, “misalnya, suhu, densitas, potensial listrik, aliran. Dan hubungan antara variabel-variabel inilah yang secara fundamental mendefinisikan teori turbulensi. Apa yang pada dasarnya diperiksa oleh pekerjaan kami adalah hubungan dinamis antara dua variabel ini: medan listrik turbulen dan tekanan elektron.”
Dalam kertas pertama, diterbitkan di Tinjauan Fisik E, Mathews menggunakan teknik pembelajaran mendalam baru yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk membangun representasi persamaan yang mengatur teori fluida tereduksi. Dengan kerangka ini, ia mendemonstrasikan cara menghitung medan listrik turbulen dari fluktuasi tekanan elektron dalam plasma yang konsisten dengan teori fluida tereduksi. Model yang biasa digunakan untuk menghubungkan medan listrik dengan penurunan tekanan saat diterapkan pada plasma turbulen, tetapi model ini kuat bahkan untuk pengukuran tekanan yang bising.
Dalam kertas kedua, diterbitkan dalam Fisika Plasma, Mathews menyelidiki lebih lanjut hubungan ini, membandingkannya dengan simulasi turbulensi dengan ketelitian yang lebih tinggi. Perbandingan turbulensi pertama di seluruh model ini sebelumnya sulit — jika bukan tidak mungkin — untuk dievaluasi secara tepat. Mathews menemukan bahwa dalam plasma yang relevan dengan perangkat fusi yang ada, medan turbulen yang diprediksi model fluida tereduksi konsisten dengan perhitungan dengan ketelitian tinggi. Dalam pengertian ini, teori turbulensi tereduksi bekerja. Tetapi untuk sepenuhnya memvalidasinya, “seseorang harus memeriksa setiap koneksi antara setiap variabel,” kata Mathews.
Penasihat Mathews, Ilmuwan Riset Utama Jerry Hughes, mencatat bahwa turbulensi plasma sangat sulit untuk disimulasikan, lebih dari turbulensi yang biasa terlihat di udara dan air. “Karya ini menunjukkan bahwa, di bawah kondisi yang tepat, teknik pembelajaran mesin yang diinformasikan secara fisika dapat melukiskan gambaran yang sangat lengkap tentang plasma tepi yang berfluktuasi dengan cepat, mulai dari serangkaian pengamatan terbatas. Saya senang melihat bagaimana kita dapat menerapkan ini pada eksperimen baru, di mana pada dasarnya kita tidak pernah mengamati setiap kuantitas yang kita inginkan.”
Metode pembelajaran mendalam yang diinformasikan fisika ini membuka cara baru dalam menguji teori lama dan memperluas apa yang dapat diamati dari eksperimen baru. David Hatch, seorang ilmuwan peneliti di Institute for Fusion Studies di University of Texas di Austin, percaya aplikasi ini adalah awal dari teknik baru yang menjanjikan.
“Karya Abhi merupakan pencapaian besar dengan potensi penerapan yang luas,” katanya. “Misalnya, mengingat pengukuran diagnostik terbatas dari kuantitas plasma tertentu, pembelajaran mesin yang diinformasikan fisika dapat menyimpulkan jumlah plasma tambahan dalam domain terdekat, sehingga menambah informasi yang diberikan oleh diagnostik yang diberikan. Teknik ini juga membuka strategi baru untuk validasi model.”
Mathews melihat penelitian yang menarik di depan.
“Menerjemahkan teknik ini ke dalam eksperimen fusi untuk plasma tepi nyata adalah salah satu tujuan yang kami lihat, dan pekerjaan saat ini sedang berlangsung,” katanya. “Tapi ini baru permulaan.”
Ditulis oleh Paul Rivenberg
Sumber: Institut Teknologi Massachusetts
[ad_2]
