Внутри токамака — огромного магнитного бублика — плазма раскалена до сотен миллионов градусов. Она не касается стенок, а висит в вакууме, удерживаемая невидимыми магнитными полями. Но плазма капризна: чуть изменится ток или давление — и её форма поплывёт, как желе на тарелке. Чтобы удержать её на месте, нужно каждую миллисекунду знать, где именно она находится.
Обычные программы для этого слишком медленные. Они решают сложные уравнения, как бухгалтер, который пересчитывает все цифры вручную. Учёные нашли способ быстрее: они научили компьютер «щупать» плазму по косвенным признакам — магнитным полям снаружи камеры — и мгновенно угадывать её форму. Для этого использовали готовые инструменты машинного обучения PyTorch и TensorRT, которые ускоряют вычисления на видеокартах.
Новый алгоритм назвали PTEFIT. Он работает на токамаке EXL-50U и тратит на один кадр всего 0,268 миллисекунды — быстрее, чем взмах крыла мухи. Этого хватает, чтобы управлять магнитными катушками в реальном времени: удерживать плазму в центре камеры и поддерживать нужную форму магнитных линий.
Такой подход — как переход от ручного вождения к автопилоту. Вместо того чтобы каждый раз решать уравнения с нуля, программа учится на примерах и потом действует мгновенно. Это открывает дорогу к более стабильной работе будущих термоядерных реакторов, где плазму нужно контролировать непрерывно, без пауз.
как её написали авторы, на английском 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.
Температура плазмы в токамаке в несколько раз выше, чем в центре Солнца, но удерживается она не стенками, а магнитным полем — как невидимой бутылкой.