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Klug verdrahtet : KI hält Fusionsfeuer am Brennen

Blick auf die im Bau befindliche Halle, die den Fusionsreaktor Iter beherbergen soll. Bild: Iter

Es werden noch Jahre vergehen, bis in der Fusionsanlage „Iter“ endlich die ersten Atomkerne verschmelzen. Ein selbstlernender Algorithmus amerikanischer Programmierer soll dafür sorgen, dass an diesem fernen Tag im Reaktor nichts aus dem Ruder läuft.

          Die kontrollierte Verschmelzung von Wasserstoffkernen könnte, wenn sie eines Tages großtechnisch gelingt, eine nahezu unerschöpfliche Energiequelle erschließen. Berechnungen zeigen, dass bereits ein Gramm Fusionsbrennstoff so viel Energie freisetzen kann, wie bei der Verbrennung von elf Tonnen Kohle entsteht. Doch bis dahin, sind noch eine Reihe wissenschaftlicher und technischer Hürden zu meistern.

          Manfred Lindinger

          Redakteur im Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          So darf beispielsweise das heiße Plasma aus Deuterium- und Tritiumkernen auf keinen Fall die Wände des Reaktorgefäßes berühren. Jeder Kontakt würde es sofort zerstören und die Fusionsreaktionen unterbinden, vor allem aber wichtige Komponenten der Maschine schwer beschädigen. Bei „Iter“, dem internationalen Fusionsreaktor, der gerade in Südfrankreich gebaut wird, werden starke Magnetfelder das Plasma in einem riesigen torusförmigen Vakuumgefäß in der Schwebe halten. Im Betrieb könnten aber jederzeit unvorhergesehene Instabilitäten auftreten, die den magnetischen Einschluss des Plasmas zusammenbrechen lassen. Der Kontakt mit den Reaktorwänden wäre die Folge. Bei dem milliardenschweren Iter-Reaktor wäre eine solche Panne fatal. Ebenso wie ein irrtümlich ausgelöster Fehlalarm.

          Mustererkennung ganz anderer Art

          Um rechtzeitig eingreifen zu können, bedarf es deshalb eines zuverlässigen Überwachungssystems, das innerhalb kürzester Zeit erkennen kann, ob sich tatsächlich eine Störung anbahnt. Für Julian Kates-Harbeck von der Harvard University in Cambridge und seine Kollegen eröffnet sich hier ein ideales Anwendungsfeld für die Künstliche Intelligenz und ihre Algorithmen, die darauf trainiert sind, Bilder, Bewegungen, Gesichter und Stimmen zu erkennen.

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          Denn letztlich ginge es beim sich abzeichnenden Kollaps eines Fusionsplasmas ebenfalls um komplexe Mustererkennung, nur sind es jetzt verdächtige zeitliche und räumliche Fluktuationen von Magnetfeldern, Temperaturverläufen und Dichteschwankungen im Plasmas, die es möglichst schnell aufzuspüren gilt.

          Mit zwei Terabyte (10¹² Byte) an Daten haben die Forscher ihr künstliches Neuronales Netz gefüttert und trainiert. Die Daten stammten von Plasmaexperimenten in den Versuchsanlagen „DIII-D“ in San Diego und „Jet“ im englischen Culham. Der Algorithmus lernte echte Instabilitäten auszumachen, die den Kollaps eines Plasmas zur Folge gehabt hätten, und diese von Artefakten zu unterscheiden. Das Ergebnis: In mehr als 95 Prozent der Fälle lag der Algorithmus mit seinen Vorhersagen richtig, und nur in drei Fällen irrte er sich, was einen Fehlalarm zur Folge gehabt hätte. Die Entscheidungen fällte er innerhalb von 30 Millisekunden.

          Für die Forscher um Kates-Harbeck erfüllt damit ihr KI-System alle Voraussetzungen, um als Frühwarnsystem bei „Iter“ Verwendung zu finden. Bis es so weit ist, wird es allerdings noch dauern. Denn erst  im Jahr 2025 soll das erste Plasma in Cadarache gezündet werden. Bis schließlich die ersten Atomkerne miteinander verschmelzen, dürfte noch etwas länger dauern.

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