Da asporto chiave
- I ricercatori stanno usando l'IA per far avanzare la ricerca sulla fusione.
- Un'azienda sta utilizzando l'IA di Google per controllare i suoi esperimenti di fusione.
- L'IA sta anche alimentando i progressi della medicina, compreso il rilevamento del cancro.
La pratica energia di fusione potrebbe avvicinarsi alla re altà grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale (AI), affermano gli esperti.
Una società statunitense afferma che sta accelerando il percorso verso l'energia da fusione utilizzando l'apprendimento automatico. TAE Technologies ha ridotto le attività di elaborazione che una volta richiedevano mesi a poche ore utilizzando l'IA. È una delle tante aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale per aiutare con la ricerca.
"Quello che ancora non sappiamo sulla fusione, ad esempio come raggiungere e mantenere condizioni di fusione stabili, si nasconde nei dati", Diogo Ferreira, professore di Sistemi Informativi all'Università di Lisbona in Portogallo, chi studia l'applicazione dell'IA nella ricerca sulla fusione ha detto a Lifewire in un'intervista via e-mail.
"Ricorda che una macchina a fusione è un esperimento scientifico complesso, ma una cosa è certa: tutte queste macchine hanno dozzine, se non centinaia di sistemi diagnostici collegati", ha aggiunto. "Ciò significa che un singolo esperimento, che dura solo pochi secondi, può generare una quantità di dati dell'ordine da 10 a 100 gigabyte."
Potere stellare
La fusione pratica è una forma di generazione di energia che crea elettricità utilizzando il calore delle reazioni di fusione nucleare. È lo stesso tipo di reazione che alimenta le stelle.
Dopo decenni di lenti progressi, la ricerca sulla fusione si sta scaldando. Gli scienziati hanno recentemente annunciato di aver generato il più alto impulso di energia sostenuto mai creato dalla fusione di atomi, più che raddoppiando il proprio record rispetto agli esperimenti eseguiti nel 1997.
TAE Systems spera che l'IA possa aiutare a superare le barriere tecniche. L'azienda utilizza un cilindro di fusione lungo 100 piedi, chiamato Norman, per gli esperimenti. L'IA di Google viene utilizzata per vagliare l'enorme quantità di dati generati durante la ricerca.
"Con la nostra assistenza nell'utilizzo dell'ottimizzazione delle macchine e della scienza dei dati, TAE ha raggiunto i suoi principali obiettivi per Norman, il che ci avvicina un passo avanti all'obiettivo della fusione in pareggio", ha scritto Ted B altz, Senior Staff Software Engineer, Google Research sul sito web dell'azienda. "La macchina mantiene un plasma stabile a 30 milioni di Kelvin per 30 millisecondi, che è l'entità della potenza disponibile per i suoi sistemi. Hanno completato un progetto per una macchina ancora più potente, che sperano dimostrerà le condizioni necessarie per la fusione di pareggio prima la fine del decennio."
Il machine learning è necessario per analizzare gli esperimenti per scoprire le tendenze che governano il comportamento dei plasmi di fusione, ha affermato Ferreira. Inoltre, i ricercatori hanno bisogno di approcci sofisticati per sperimentare il controllo al di là degli allarmi codificati e dei trigger che attualmente impiegano.
"Attualmente utilizziamo sistemi di controllo primitivi che colpiscono i freni al primo segno di problemi", ha detto Ferreira. "Abbiamo bisogno di tecniche di intelligenza artificiale per guidarci in sicurezza attraverso le complessità del funzionamento affidabile di una macchina a fusione al fine di generare una produzione netta di energia."
AI in soccorso
La ricerca medica è un' altra area in cui l'IA viene utilizzata. L'intelligenza artificiale è un utile complemento al lavoro degli scienziati umani perché le macchine e gli esseri umani sono bravi in diversi compiti necessari nella ricerca, ha detto a Lifewire Sungwon Lim, CEO di Imprimed Inc., uno strumento di rilevamento predittivo del cancro basato sull'intelligenza artificiale.
"Laddove gli esseri umani sono in grado di trovare soluzioni e innovazioni creative, le macchine possono analizzare enormi quantità di dati in modo rapido e accurato", ha affermato. "L'IA può anche svolgere il tipo di compiti noiosi e ripetitivi che possono far stancare i ricercatori umani e commettere errori. Ciò rende l'IA uno strumento ideale per la ricerca in cui i modelli devono essere trovati rapidamente in set di dati molto grandi."
Un recente studio condotto da ricercatori dell'Università dell'Illinois, pubblicato sul Journal of Critical Reviews in Oncology, ha mostrato che l'apprendimento automatico rivaleggia, e in alcuni casi supera, i medici addestrati nella diagnosi e nella previsione dei risultati nel cancro della vescica.
"Il ruolo fondamentale dell'IA nella diagnosi precoce del cancro non può essere sopravvalutato perché ogni anno milioni di casi di cancro non vengono diagnosticati fino agli stadi avanzati della malattia in cui le opzioni terapeutiche diventano estremamente limitate o inesistenti", Soheila Borhani, uno dell'autore del giornale ha detto a Lifewire in una e-mail.
