Le département américain de l'Énergie (DOE) a annoncé qu'il financera des projets dans les domaines de l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (IA) et les ressources de données pour l'énergie de fusion et les sciences du plasma. L'objectif est d'utiliser l'IA pour accélérer l'analyse et la simulation de l'énergie de fusion et des sciences du plasma utilisées dans plusieurs expériences du DOE. Les autorités américaines mettent l'accent sur les approches susceptibles de soutenir le développement d'une usine pilote de fusion au cours des prochaines décennies. Le programme de financement prévoit une enveloppe de 33 millions de dollars sur trois ans.Des scientifiques du Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) ont récemment annoncé qu'ils avaient réussi à allumer la fusion. L'expérience, menée au National Ignition facility du LLNL, aurait généré 3,15 mégajoules d'énergie en en envoyant 2,05 mégajoules de 192 lasers sur une pastille de combustible. Cependant, il y a un énorme problème. Si l'expérience a marqué une étape importante dans la quête, déjà longue de plusieurs décennies, d'une énergie propre et abondante en simulant les processus à l'intérieur de notre Soleil, ce rêve est encore loin de la réalité. Le problème est que la méthode d'allumage par fusion n'est pas efficace.
Pour produire 3,15 MJ d'énergie, il a fallu verser 322 MJ dans les lasers utilisés dans l'expérience. Ainsi, les scientifiques du ministère de l'Environnement pensent que l'IA ou l'apprentissage automatique pourrait être le secret pour changer cette situation en extrayant des informations jusqu'alors négligées des grands ensembles de données générées par ces expériences et en affinant les modèles utilisés pour simuler les systèmes de fusion. Dans la foulée, le ministère américain de l'Énergie a décidé d'offrir 33 millions de dollars aux chercheurs capables de mettre l'IA, l'apprentissage automatique et d'autres ressources de données au service de la cause.
Le but du DOE est de soutenir des équipes multidisciplinaires visant à appliquer des algorithmes avancés et autonomes pour répondre à des opportunités de recherche hautement prioritaires dans son programme Fusion Energy Sciences. Les candidats sont encouragés à proposer des recherches sur de nouveaux systèmes de gestion, de formatage, de conservation et d'accès aux données expérimentales et de simulation, fournies dans des bases de données accessibles au public. Le DOE estime que les approches qui soutiennent la réalisation d'une usine pilote de fusion sur une échelle de temps décennale sont d'une grande importance programmatique.
L'idée d'utiliser l'IA/ML dans la recherche sur la fusion et le plasma a été lancée depuis des années maintenant. En 2018 déjà, le comité consultatif sur les sciences de l'énergie de fusion a reconnu le potentiel de la technologie pour accélérer la recherche. Avance rapide jusqu'à cette semaine, le DOE prévoit maintenant de financer la recherche sur son application à hauteur de 11 millions de dollars par an pour les trois prochaines années. Toutefois, la totalité de cette somme ne sera pas consacrée à un seul projet. Le ministère américain de l'Environnement prévoit de financer six à dix projets et a plafonné le financement entre 1 et 2,5 millions de dollars.
En février de cette année, DeepMind, la filiale d'Alphabet (la société mère de Google) spécialisée dans le développement de l'intelligence artificielle, a annoncé qu'elle était parvenue à entraîner à une IA à contrôler une réaction de fusion nucléaire. Plus précisément, l'équipe DeepMind explique avoir appris à une IA à contrôler le plasma enflammé à l'intérieur d'un réacteur à fusion nucléaire tokamak, grâce à la technique de l'apprentissage par renforcement. Les scientifiques estiment que les recherches de DeepMind pourraient révolutionner le secteur du nucléaire, qui présente encore de nombreux défis à relever.
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