रीयल-टाइम फ्यूज़न प्लाज़्मा व्यवहार की भविष्यवाणी और नियंत्रण के लिए AI तकनीक

AI का उपयोग कर रीयल-टाइम फ्यूज़न प्लाज़्मा व्यवहार की भविष्यवाणी और नियंत्रण

• मल्टीमॉडल सुपर-रिज़ॉल्यूशन: कई स्थानिक और समयगत physics scales द्वारा संचालित nonlinear complex systems को किसी एकल diagnostic से पूरी तरह समझा नहीं जा सकता। कई diagnostics को मिलाने पर system physics का अपूर्ण projection बनता है। छिपे हुए cross-correlations की पहचान करके इन अंतरालों को भरा जा सकता है। इसके लिए एक अभिनव machine learning methodology पेश की गई है। यह methodology edge localized modes (ELM) जैसी plasma instabilities से निपटने में मदद करती है.

• machine learning के माध्यम से RT profile control: टोकामक में plasma को नियंत्रित करने के लिए विभिन्न "actuators" का उपयोग किया जाता है। model predictive control के जरिए physics experiments की सफलता दर बढ़ाई जा सकती है और समय बचाया जा सकता है। क्योंकि real-time physics models हमेशा सटीक नहीं होते, इसलिए एक machine learning model विकसित किया गया जो केवल real-time diagnostics का उपयोग करके 100 माइक्रोसेकंड के भीतर predictions तैयार करता है.

high-resolution diagnostics के माध्यम से plasma behavior monitoring

• instability detection और classification: electron cyclotron emission signals के आधार पर plasma core की instabilities का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने पर शोध किया गया। Reservoir Computing Networks जैसे machine learning models का उपयोग कर यह दिखाया गया कि वे time-series data processing में प्रभावी हैं.

• diagnostic data की accuracy और coverage में सुधार: diagnostic data की accuracy और coverage fusion research devices और reactors के optimal performance को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं। machine learning आधारित approach के जरिए diagnostic signals को पुनरुत्पादित किया जाता है और signal visualization को बेहतर बनाया जाता है.

tokamak transport models के large-scale database cross-validation और validation

• tokamak transport prediction की reliability में सुधार: DIII-D discharges का उपयोग कर statistical significance सुनिश्चित की गई और prediction models की reliability बढ़ाई गई। 1D transport solvers ASTRA और TRANSP को validate किया गया, जिन्होंने stored energy की भविष्यवाणी में उच्च accuracy दिखाई, लेकिन plasma temperature profile prediction में सरल empirical models की तुलना में कोई statistical advantage नहीं था.

real-time Carbon-III emission front proxy के माध्यम से stable divertor detachment

• stable divertor detachment: यह टोकामक को अत्यधिक heat flux से होने वाले divertor plate damage को रोकते हुए अच्छा confinement बनाए रखने में सक्षम बनाता है। machine learning algorithm का उपयोग कर टोकामक के भीतर कहीं से भी detachment value को सीधे खोजा जा सकता है और आवश्यकता होने पर actuation signals को समायोजित किया जा सकता है.

[GN⁺]

Hacker News की राय

• संदर्भ के लिए https://www.ri.cmu.edu/ai-meets-fusion-cmu-princeton-join-fo... भी देखने लायक है
  यह मूल रूप से सबमिट किया गया लिंक था, लेकिन https://news.ycombinator.com/item?id=42077657 के जरिए बदल दिया गया

• आज सीखा: यह सिर्फ़ buzzwords का मेल नहीं था
  https://en.wikipedia.org/wiki/Fusion_power#Machine_learning

  • मेरे advisor ने भी tokamak के अंदर electron density और temperature estimation के लिए machine learning प्रोजेक्ट किया था: https://www.cs.wm.edu/~ppeers/showPublication.php?id=Ozturk:...
    तकनीकी रूप से यह “fusion में AI” के दायरे में आता है, लेकिन इसे कोई breakthrough कहना मुश्किल है। लगभग हर मामले में AI का असर peripheral होता है, पूरी तरह शून्य नहीं, लेकिन बढ़ा-चढ़ाकर की गई PR से बहुत दूर
  • लगभग 20 साल पहले grid computing पर काम करते समय भी हम पहले से fusion experiments चला रहे थे, data को real time में grid पर stream करके जल्दी analyze करते थे और फिर अगले run के लिए नए parameters calculate करते थे
    उस समय शायद लगभग 20 मिनट का downtime होता था। तब इसे machine learning नहीं कहा जाता था, और यह आज का deep learning तो निश्चित रूप से नहीं था
  • दिलचस्प है। Orion जैसी नई पीढ़ी के AR headsets की याद आती है, जहां कुछ device controllers के ऊपर artificial neural network से निकली layer जोड़ देने भर से वे काम संभव होते दिखते हैं जो असंभव लगते थे
    परिपक्व brute-force techniques के सामने कितनी समस्याएं मूल रूप से बदल जाएंगी, यह सोचकर उत्सुकता होती है
  • अगर जीवन को खुद को बनाए रखने की कोशिश करती complex chemical reaction के रूप में देखें, तो यह काफ़ी दिलचस्प है
  • AI कोई buzzword नहीं है। बिना machine learning के Go जीतकर दिखाइए
    बस corporate भाषा को नजरअंदाज करें, तो neural networks से पहली बार संभव हुई बहुत सी शानदार चीजें दिखती हैं

• fusion क्षेत्र में AI research काफ़ी है। tokamak जैसी magnetic confinement fusion से प्रतिस्पर्धा करने वाली inertial confinement fusion में, National Ignition Facility(NIF) ने “ignition” तक पहुंचे experiment में AI का उपयोग किया था
  हमारी lab, Laboratory for Laser Energetics के researchers के साथ मिलकर AI के जरिए inertial confinement fusion(ICF) को बेहतर बनाने की कोशिश कर रही है। हाल में हमने Kolmogorov-Arnold Networks(KANs) से ICF experiment results predict करने पर paper [1] प्रकाशित किया। मौजूदा physics simulators पुराने Fortran code पर आधारित हैं, धीमे हैं, और predictions व असली laser shots के बीच error बड़ा है, इसलिए neural networks से बेहतर predictor बनाने का लक्ष्य भी है। असली data पर तेजी से iterate करना मुश्किल है, और ICF shot dataset भी केवल लगभग 300 का है, इसलिए यह ज़रूरी है
  [1] https://arxiv.org/abs/2409.08832

  • फिर वही computer science की तरफ़ से “पुराना Fortran code बेकार है” वाली धारा। code prediction और laser shots के बीच बड़ा error इसलिए होता है क्योंकि LPI inherently noisy है और conditions को पूरी तरह control करना practically impossible है
    महंगे simulations को कई दिन से कई हफ्ते तक चलाने के बाद भी, experiment में focus सिर्फ़ 1 micron चूक जाए तो results एक order of magnitude तक बदल सकते थे। “पुराना Fortran code” खुद समस्या नहीं है; उसके अंदर सही physics मौजूद है। समस्या यह है कि initial conditions control नहीं हो पातीं, इसलिए ऐसे systems को simulate करना कठिन है
    code कोई जादू नहीं, physics code है, और आम तौर पर experiment से संबंधित physics को हमारी समझ के अनुसार encode करता है। इसलिए यह कहना काफ़ी हद तक physics model को गलत कहने जैसा है, जिसके लिए standard कहीं ज्यादा ऊंचा है—लगभग 100 साल की plasma physics को अमान्य साबित करने जितना। weather forecast की तरह पूरी दुनिया में weather balloons भी नहीं छोड़े जा सकते, और target के हर micron को हमेशा plasma temperature और density तक probe नहीं किया जा सकता
  • पुराने Fortran code और AI के बीच काफ़ी चौड़ा gap नहीं है क्या?
    मौजूदा algorithms को C में फिर से लिखकर modern techniques लागू करें तो कैसा रहेगा? जैसे multithreading या GPU computation। अगर उसमें value है तो किया जा सकता है, और शायद इतना लंबा समय भी नहीं लगेगा
  • “पुराना Fortran code है, धीमा है, और prediction error बड़ा है” वाला हिस्सा दिलचस्प है
    इस field के projects से जुड़ी API, software, source code समझाने वाले online references या docs हैं क्या, यह जानना चाहूंगा

• लगभग 20 साल पहले जब मैं Italy की Padova University में undergraduate था, तब शहर के बाहरी इलाके Legnaro में fusion experiment device था
  fusion device एक building में था और control room बगल वाली building में। उस समय CRT monitors इस्तेमाल होते थे, और जब भी fusion event होता, magnetic confinement field इतना मजबूत होता कि control room की सभी screen images एक साथ एक तरफ खिसक जातीं और field बंद होते ही वापस आ जातीं। यह buildings के पार होकर हो रहा था

  • सोच रहा हूं कि क्या इससे hard drives या microphones पर भी असर पड़ा होगा

• क्या यह बस research funding renewal announcement है?

  • असल में funded research का overview यह link दिखाता लगता है
    “AI for Real-time Fusion Plasma Behavior Prediction and Manipulation - Plasma Control Group”: https://control.princeton.edu/machine-learning-for-rt-profil...
  • ऐसा ही लगता है। :staremoji:marketing:staremoji: की ताकत

• “However, uncovering these inter-correlations analytically is too complex to be achieved analytically.” — यह पढ़कर आह निकलती है
  अपने काम को लेकर उत्साहित होना अच्छी और शानदार बात है, लेकिन क्या वाक्यों को थोड़ा और तराशकर “groundbreaking”, “now.. for the first time”, “unprecedented” जैसे प्रमोशनल buzzwords इस्तेमाल करना बंद नहीं किया जा सकता? ऐसी बिखरी हुई अभिव्यक्तियाँ दावे की readability को बहुत नुकसान पहुँचाती हैं, और सच कहूँ तो पाठक में नकारात्मक bias पैदा करके credibility भी कम कर देती हैं

  • इसकी बड़ी संभावना है कि लिखने की प्रक्रिया में LLM का इस्तेमाल हुआ हो

• न्यूट्रॉन हार्डवेयर को radioactive बना देते हैं
  Hacker News पर ऐसे लोग बहुत हैं जो fission नहीं, बल्कि fusion reactor का सपना देखते हैं। ऐसे fusion reactor शक्तिशाली fast neutron स्रोत होंगे, और अंदर का सारा हार्डवेयर radioactive हो जाएगा। gamma rays की तो बात ही छोड़िए
  जब आखिरकार radioactive material से निपटना ही है, तो सीधे fission का इस्तेमाल क्यों न करें? fission reactor को हम 70 साल से संभालते आए हैं, और उन्हें 95% से अधिक efficiency के साथ बनाना और चलाना जानते हैं। fission ज़रूरी सारी बिजली दे सकता है
  अभी 32 देशों में 440 fission reactor चल रहे हैं, और अमेरिका के power grid का 20% fission से आता है। अगर energy technology विकसित करनी है, तो fission को बेहतर बनाने पर ध्यान देना चाहिए। जैसे TRISO fuel(https://news.ycombinator.com/item?id=41898377) या Lightbridge जो कर रहा है(https://www.ltbridge.com/lightbridge-fuel)। Hacker News fission के प्रति विरोधी है और fission technology में innovation की कल्पना न कर पाने वाला defeatist रवैया दिखाता है, लेकिन यह रवैया धीरे-धीरे बदलेगा
  John Carmack के शब्दों में, “deuterium fusion सस्ता और लगभग असीम fuel source और ठीक-ठाक waste stream देगा, लेकिन fission की तुलना में गर्मी पैदा करने के तरीके के रूप में यह लगभग हास्यास्पद रूप से जटिल और महंगा है। fission मूल रूप से ‘इन पत्थरों को एक-दूसरे के पास रखो तो ये गर्म हो जाते हैं’ जैसा है”

  • मैं expert नहीं हूँ, लेकिन मुझे जो लगता है कि मैं जानता हूँ, वह यह है। एक फ्रांसीसी नज़रिए से कहूँ तो, मैं अपनी ज्यादातर बिजली fission nuclear power plants से इस्तेमाल करता हूँ
    1/ uranium renewable नहीं है, बल्कि ठीक उलटा है; इसे mine और process करना पड़ता है, यह महंगा है और बहुत pollution भी करता है। दुनिया के अधिकांश हिस्सों में यह ज़रूरी concentration में मौजूद नहीं है, जिससे geopolitical समस्याएँ भी बनती हैं
    2/ fission nuclear power plants को ठीक से काम करने वाले देश या सरकार, और युद्ध न होने की स्थिति चाहिए। nuclear power plant पर conventional attack भी विनाशकारी और लंबे समय तक रहने वाले परिणाम दे सकता है, और कोई भी random terrorist group ऐसा कर सकता है
    3/ मैंने पढ़ा है कि “अंततः researchers protium-boron-11 reaction अपनाने की उम्मीद करते हैं, क्योंकि side reactions संभव हैं, लेकिन यह सीधे neutron नहीं बनाता।” यह Wikipedia का quote है, लेकिन यही बात मैंने दूसरे sources में भी पहले देखी है
    इसलिए fusion, research की complexity और cost की वजह से short term में सबसे अच्छा विकल्प नहीं लगता, लेकिन medium-to-long term में यह निश्चित रूप से सबसे अच्छा विकल्प दिखता है। coal और oil के साथ हमने short-term disaster वाला चुनाव पहले ही कर लिया है, तो अच्छा होगा कि उससे सीखें
    या शायद मैं पूरी तरह गलत भी हो सकता हूँ
  • “neutrons हार्डवेयर को radioactive बनाते हैं” यह सही है, लेकिन दो caveat हैं
    1. fusion से होने वाला neutron bombardment हार्डवेयर को 10 साल से कम समय तक radioactive बनाता है; यह अच्छा तो नहीं है, लेकिन fission waste से तुलना करने लायक नहीं है
    2. कुछ fusion processes neutron emit नहीं करते, यानी aneutronic fusion हैं। मेरी समझ में ऐसे processes की efficiency कम होती है, लेकिन radioactive waste generation और efficiency के बीच trade-off की संभावना है
  • “95% से अधिक efficiency के साथ operate करते हैं” से आपका क्या मतलब है, मुझे ठीक से समझ नहीं आया
    अगर बात reactor से energy या power हासिल करने की पूरी प्रक्रिया की है, तो यह असंभव है। यह अब भी Carnot cycle की limit में बंधा है। HTGR जैसे सबसे advanced reactor की efficiency भी लगभग 45% है
    अगर आप standard से अलग efficiency definition इस्तेमाल कर रहे हैं, तो बेहतर होगा कि वह definition बता दें
    [1] https://en.wikipedia.org/wiki/High-temperature_gas-cooled_re...
  • एक महीने पहले भी आपने लगभग शब्दशः यही comment[0] पोस्ट किया था, ऐसा क्यों? वजह नहीं पता, लेकिन “Hacker News पर fission नहीं, fusion का सपना देखने वाले लोग बहुत हैं” वाला वाक्य दिमाग में रह गया
    [0] https://news.ycombinator.com/item?id=41677250
  • मेरे हिसाब से वह सबसे छोटी समस्या है। बड़ी समस्या neutron corrosion है
    lithium shielding का इस्तेमाल करके fusion के लिए ज़रूरी tritium बनाने की एक तरकीब तो है, लेकिन खासकर लंबे समय के reactor lifetime के लिहाज़ से यह कितनी प्रभावी है, मुझे नहीं पता। ऐसे reactor बहुत महंगे होंगे, इसलिए यह भी पक्का नहीं कि हर साल उन्हें बंद करके पूरी Li shielding बदलना worth it होगा