داخل التوكاماك، وهو كعكة مغناطيسية ضخمة، تصل حرارة البلازما إلى مئات الملايين من الدرجات. لا تلامس البلازما الجدران، بل تطفو في الفراغ محتجزة بحقول مغناطيسية غير مرئية. لكن البلازما متقلبة: أدنى تغير في التيار أو الضغط يجعل شكلها يتموج مثل الهلام على طبق. ولإبقائها في مكانها، يجب معرفة موقعها بدقة كل ميلي ثانية.
البرامج التقليدية لهذا الغرض بطيئة جدًا. فهي تحل معادلات معقدة، مثل محاسب يعيد حساب جميع الأرقام يدويًا. وجد العلماء طريقة أسرع: لقد علّموا الكمبيوتر أن "يتحسس" البلازما من خلال مؤشرات غير مباشرة — الحقول المغناطيسية خارج الحجرة — وأن يخمن شكلها فورًا. ولتحقيق ذلك، استخدموا أدوات جاهزة للتعلم الآلي مثل PyTorch وTensorRT، والتي تسرّع العمليات الحسابية على بطاقات الرسوميات.
سُميت الخوارزمية الجديدة PTEFIT. تعمل على توكاماك EXL-50U وتستهلك فقط 0.268 ميلي ثانية لكل إطار — أسرع من رفرفة جناح ذبابة. وهذا يكفي للتحكم في الملفات المغناطيسية في الزمن الحقيقي: إبقاء البلازما في مركز الحجرة والحفاظ على الشكل المطلوب لخطوط المجال المغناطيسي.
هذا النهج يشبه الانتقال من القيادة اليدوية إلى الطيار الآلي. فبدلاً من حل المعادلات من الصفر في كل مرة، يتعلم البرنامج من الأمثلة ثم يتصرف فورًا. وهذا يفتح الطريق أمام تشغيل أكثر استقرارًا لمفاعلات الاندماج المستقبلية، حيث يجب التحكم في البلازما بشكل مستمر دون توقف.
كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2601.12378
This work proposes for the first time a novel optimization method for numerical algorithms, which takes advantages of machine learning frameworks PyTorch and TensorRT, leveraging their modularity, low development threshold, and automatic tuning characteristics to achieve a real-time plasmas reconstruction algorithm called PTEFIT as an application in tokamak-based controlled fusion that combines performance, flexibility, and usability. The algorithm has been deployed and routinely operated on the EXL-50U spherical tokamak, with an average inference time of only 0.268ms per time slice at $$129\times 129$$ resolution, and has successfully driven feedback control of the maximum radial position of plasmas and isoflux control. We believe that its design philosophy has sufficient potential to accelerate development and optimization in GPU parallel computing, and is expected to be extended to other numerical algorithms.
درجة حرارة البلازما في التوكاماك أعلى بعدة مرات من درجة حرارة مركز الشمس، لكنها محتجزة ليس بالجدران بل بالمجال المغناطيسي، وكأنها في زجاجة غير مرئية.