Nükleer Fizyon ile Makine Öğrenimi Birleşiyor! Yakında Temiz Enerji Üretimi Gerçek Olacak!
Bilim insanları nükleer füzyon ile makine öğrenimini birleştirerek temiz enerji üretimine ulaşmayı hedefliyor. Nasıl mı? Gelin bakalım.
Neden yıldızlar gibi enerji üretemiyoruz? Temiz, yenilenebilir ve radyoaktif atıktan arınmış bir şekilde?
Temiz ve sürdürülebilir enerji kaynaklarına olan insanlığın arayışı, araştırmacıların nükleer füzyonu keşfetmesiyle dönüm noktasına ulaştı.
Şu anki nükleer fisyon santrallerinin radyoaktif atık maliyetiyle enerji üretmelerinin aksine, nükleer füzyon, neredeyse sınırsız ve çevre dostu enerji üretiminin vaadini sunuyor.
Güneşi ve diğer yıldızları besleyen olgu olan nükleer füzyon, aşırı koşullar altında hidrojen izotoplarının birleşmesini içerir. Sonuç, başlangıç elementleri ile yeni oluşturulan helyum arasındaki kütle farkından kaynaklanan bir enerji salımıdır.
Ancak Dünya'da füzyon enerjisinin kullanımının gerçekleşmesi, işlemde kullanılan hidrojen izotoplarının seçimi üzerinde kesin bir kontrol gerektirir.
Bu da oldukça zorlu bir işlemdir.
Ancak son bir basın açıklaması, araştırmacıların nükleer füzyonun temiz enerji kaynağı olarak potansiyelini artırmak için yapay zeka alanına döndüğünü gösterdi.
Fransa'nın Aix-Marseille Üniversitesi'nde Doçent olan Mohammed Koubiti tarafından yayınlanan bir makalede, hidrojen izotoplarının nükleer füzyon plazma performansı için optimal oranlarını belirlemek için makine öğrenmeyi plazma spektroskopisi ile birleştiren yeni bir yaklaşım sundu.
Koubiti, özellikle deüteryum ve trityum gibi hidrojen izotoplarının karışımını yönetme zorluğuna odaklanıyor.
Deüteryum ve trityum, verimlilikleri nedeniyle füzyon için tercih edilen izotoplardır, ancak güvenlik endişeleri nedeniyle kullanılabilecek trityum miktarını düzenleyen sıkı kurallar bulunmaktadır.
Koubiti, bu zorluğu denkleme makine öğrenmeyi dahil ederek aşmayı amaçlıyor.
Bu çalışma sadece bu hedefe doğru atılmış bir ilk adımı temsil etse de, Koubiti, spektroskopiyi kullanmaya devam ettiğini ve derin öğrenme algoritmalarının füzyon plazmalarındaki trityum içeriğini tahmin etmek için kullanabileceği özellikleri tanımladığını açıkladı.
Makine öğrenmenin nükleer füzyon araştırmalarına entegre edilmesi heyecan verici olanaklar sunuyor.
Trityum içeriğini tahmin etme üzerindeki uygulama ötesinde, Koubiti, derin öğrenme tekniklerini JET, ASDEX-Upgrade, WEST, DIII-D ve hatta stellaratorlar gibi çeşitli manyetik füzyon cihazlarına genişletmeyi hayal ediyor.
Dünya, karbon emisyonlarını azaltma ve iklim değişikliği ile mücadele etme konusunda acil bir ihtiyaçla karşı karşıya olduğu için nükleer bilim adeta insanlık için umut ışığını temsil ediyor.
Zorluklar olsa da, Koubiti'nin çalışması, yenilik ve teknolojinin daha temiz ve sürdürülebilir bir geleceği şekillendirmede kilit bir rol oynayacağını bizlere gösteriyor.
Siz ne düşünüyorsunuz?
Yorum Yazın