Vědci z Princetonu vyvinuli AI systém nazvaný PACMAN, který dokáže sledovat a řídit fúzní plazma rychleji než jakýkoli lidský operátor — celý cyklus predikce a úpravy proběhne přibližně za 20 milisekund. V testech na zařízení DIII-D National Fusion Facility v San Diegu systém úspěšně předpověděl nebezpečnou nestabilitu typu „tearing mode“ zhruba 200 milisekund předtím, než by vznikla, a upravil plazma tak, aby k ní vůbec nedošlo.
Fúzní plazma je notoricky nestabilní: drobné poruchy se mohou rozrůst během milisekund a narušit nebo úplně ukončit reakci — mnohem rychleji, než dokáže zareagovat člověk. PACMAN (Prediction And Control using MAchiNe learning) nepřetržitě vyhodnocuje data v reálném čase — teplotu, hustotu, magnetické signály — a pomocí modelů strojového učení předpovídá, co plazma udělá dál, a předává potřebné úpravy řídicím systémům. „Modely strojového učení dokážou chování plazmatu popsat velmi dobře, a co je důležité, jsou jediným způsobem, jak plazma modelovat v milisekundových časech,“ řekl doktorand Hiro Farre Kaga, jeden z výzkumníků projektu.
Systém úspěšně proběhl v pěti samostatných experimentech, přičemž bezpečnostní limity hardwaru a následné lidské přezkoumání zajišťují, že operátor zůstává součástí procesu. „Ať jsou vaše řídicí systémy jakkoli sofistikované, parametry nakonec vždy nastavuje člověk,“ dodal Farre Kaga. Výsledky, publikované v časopise Nuclear Fusion, představují krok k automatizovanému řízení v řádu zlomků sekundy, jaké budou komerční fúzní elektrárny pravděpodobně potřebovat pro bezpečný a nepřetržitý provoz v síti.