AI rút ngắn 1000 lần thời gian tính toán phản ứng nhiệt hạch

Nhóm nghiên cứu của GS. Jimin Lee và GS. Eisung Yoon tại Viện Khoa học và Công nghệ Quốc gia Ulsan (UNIST) Hàn Quốc công bố mô hình tăng tốc quá trình tính toán toán tử va chạm Fokker–Planck–Landau (FPL) phi tuyến cho plasma nhiệt hạch.

Lò phản ứng tổng hợp hạt nhân dựa vào việc duy trì môi trường plasma nhiệt độ cao tương tự như môi trường của mặt trời.

Lò phản ứng tổng hợp hạt nhân, hay mặt trời nhân tạo, dựa vào việc duy trì môi trường plasma nhiệt độ cao tương tự Mặt trời. Plasma là trạng thái của vật chất trong đó các hạt mang điện (electron điện tích âm và ion điện tích dương) di chuyển tự do. Việc dự đoán chính xác va chạm giữa các hạt này đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì quy trình phản ứng nhiệt hạch ổn định.

Phương trình FPL là công cụ toán học dự đoán va chạm giữa các hạt mang điện (va chạm Coulomb). Để giải phương trình, người ta thường phải lặp lại các phương pháp tốn nhiều thời gian và tài nguyên tính toán.

Bằng cách sử dụng học sâu trên GPU, mô hình FPL-net của nhóm nghiên cứu có thể giải phương trình FPL chỉ trong một bước, thu kết quả nhanh hơn 1.000 lần so với các phương pháp khác, với biên độ sai số chỉ bằng 1/100.000, chứng minh độ chính xác đặc biệt.

Đặc trưng của hoạt động va chạm FPL là bảo toàn các đại lượng vật lý quan trọng – mật độ, động lượng và năng lượng. Nhóm đã nâng cao độ chính xác của mô hình nhờ kết hợp các hàm bảo toàn những đại lượng này trong quá trình học AI.

Khoahocphattrien