AI giúp năng lượng hạt nhân có bước tiến nhảy vọt

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo mang tên HEAT-ML không chỉ đơn thuần là một cải tiến, mà là bước nhảy vọt làm tăng tốc độ tính toán lên 100.000 lần – từ 30 phút xuống chỉ còn vài mili giây. Đây có thể là chìa khóa mở ra kỷ nguyên năng lượng sạch và bất tận mà nhân loại đã theo đuổi trong nửa thế kỷ qua.

Tìm kiếm “vùng an toàn” trong địa ngục lõi plasma

Để hiểu được tầm quan trọng của đột phá này, chúng ta cần nhìn vào bản chất khắc nghiệt của quá trình hợp hạch. Bên trong lò phản ứng, plasma – trạng thái thứ tư của vật chất – được nung nóng đến nhiệt độ vượt quá 100 triệu độ C, nóng hơn cả lõi Mặt Trời. Đây là nhiệt độ cần thiết để các hạt nhân hydro có thể hợp nhất và giải phóng năng lượng khổng lồ.

Tuy nhiên, nhiệt độ kinh hoàng này tạo ra một nghịch lý cơ bản: không có vật liệu nào trên Trái Đất có thể chịu được sự tiếp xúc trực tiếp với plasma. Ngay cả các vật liệu chịu nhiệt tốt nhất cũng sẽ bốc hơi tức thì. Đây chính là lý do tại sao plasma phải được “nhốt” trong lồng từ trường, tạo ra một trạng thái “lơ lửng” từ tính không cho phép nó chạm vào thành lò.

Nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều. Dù được kiểm soát bởi từ trường, các hạt năng lượng cao vẫn liên tục thoát ra, bắn phá các bề mặt tiếp xúc với plasma. Nếu những thành phần nhạy cảm này bị tổn thương, toàn bộ lò phản ứng có thể phải dừng khẩn cấp, gây ra thiệt hại không thể khắc phục.

Giải pháp nằm ở khái niệm “vùng bóng từ”. Giống như cách một tòa nhà có thể che chắn cho những ngôi nhà nhỏ phía sau khỏi cơn bão, các thành phần lò phản ứng có thể được bố trí sao cho chúng nằm trong “bóng râm” của các cấu trúc khác, tránh được sự tấn công trực tiếp của plasma.

Việc tính toán các vùng bảo vệ này là một bài toán cực kỳ phức tạp. Nó đòi hỏi mô phỏng chính xác cấu trúc 3D phức tạp, trường từ đa chiều, quỹ đạo chuyển động của hàng tỷ hạt plasma và tương tác giữa chúng. Trước đây, việc tính toán một kịch bản duy nhất đòi hỏi khoảng 30 phút trên siêu máy tính. Điều này có nghĩa là việc tối ưu hóa thiết kế – vốn đòi hỏi hàng nghìn lần tính toán với các cấu hình khác nhau – có thể mất hàng tháng thậm chí hàng năm.

Khi trí tuệ nhân tạo gặp vật lý plasma

Đội ngũ từ Commonwealth Fusion Systems (CFS), Phòng Thí nghiệm Vật lý Plasma Princeton và Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã tiếp cận vấn đề này bằng một góc độ hoàn toàn mới: thay vì cố gắng tăng tốc độ tính toán truyền thống, họ đã “dạy” máy tính học cách nhận biết các khuôn mẫu phức tạp trong dữ liệu mô phỏng.

HEAT-ML được xây dựng trên nền tảng mạng thần kinh sâu, được “huấn luyện” bằng kết quả của khoảng 1.000 mô phỏng từ phần mềm HEAT gốc. Quá trình học này cho phép trí tuệ nhân tạo hiểu được mối quan hệ phức tạp giữa hình học 3D của lò phản ứng và cấu hình từ trường với bản đồ chính xác các vùng được bảo vệ và vùng nguy hiểm.

Kết quả là một “bản sao số” có khả năng dự đoán tức thì những gì mà siêu máy tính phải tính toán trong nửa tiếng. Sự tăng tốc 100.000 lần này không chỉ là cải tiến về mặt số lượng mà còn tạo ra sự thay đổi định tính trong cách tiếp cận thiết kế lò phản ứng.

Với HEAT-ML, các kỹ sư giờ đây có thể thực hiện “tối ưu hóa thời gian thực”. Thay vì phải chờ đợi hàng giờ để xem kết quả của một thay đổi nhỏ, họ có thể thử nghiệm hàng nghìn biến thể thiết kế trong một ngày và khám phá các không gian thiết kế trước đây không khả thi.

Ứng dụng quan trọng nhất có thể nằm ở khả năng kiểm soát lò phản ứng trong quá trình vận hành. HEAT-ML có thể cho phép hệ thống kiểm soát liên tục theo dõi tình trạng bảo vệ của các thành phần quan trọng, dự đoán và phòng ngừa các tình huống nguy hiểm, cũng như điều chỉnh tự động các tham số vận hành để duy trì vùng an toàn.

Thách thức và tương lai

Tuy nhiên, HEAT-ML hiện tại có một hạn chế đáng kể: nó được huấn luyện đặc biệt cho divertor – hệ thống “xử lý rác thải” của lò SPARC do CFS phát triển. Điều này có nghĩa là mô hình không thể áp dụng trực tiếp cho các thiết kế lò phản ứng khác. Mỗi khi thay đổi hình học lớn, cần huấn luyện lại với tập dữ liệu mới, mất khoảng 45 phút.

Đội nghiên cứu đã đặt mục tiêu khắc phục hạn chế này bằng cách phát triển khả năng “khái quát hóa” của AI. Điều này có thể đạt được thông qua học chuyển giao (transfer learning) hoặc học siêu cấp (meta-learning), cho phép AI có thể “học cách học” từ các thiết kế mới với ít dữ liệu huấn luyện hơn.

HEAT-ML chỉ là một trong nhiều ứng dụng AI đang biến đổi nghiên cứu fusion. Các thuật toán học máy đang được sử dụng để kiểm soát plasma, dự đoán và ngăn chặn các sự cố bất ngờ. AI cũng giúp thiết kế vật liệu mới và tối ưu hóa cấu hình từ trường để giam giữ plasma hiệu quả hơn.

Sự xuất hiện của các công ty tư nhân đã thay đổi hoàn toàn bối cảnh fusion. Khác với các dự án công kéo dài hàng thập niên, các công ty tư nhân hướng đến mục tiêu thương mại hóa trong vòng 10-15 năm tới. AI trở thành yếu tố then chốt trong cuộc đua này vì nó giúp rút ngắn thời gian phát triển, giảm chi phí và tăng độ tin cậy của hệ thống.

Tầm nhìn cuối cùng là phát triển “lò phản ứng tự trị” hoàn toàn. Trong hệ thống này, AI sẽ kiểm soát mọi khía cạnh của lò phản ứng, không cần can thiệp của con người trong vận hành bình thường. Mạng lưới các lò fusion trên toàn thế giới có thể được kết nối và điều phối bởi trí tuệ nhân tạo, tạo ra một “trí tuệ tập thể”.