Năng lượng tổng hợp hạt nhân – quá trình cung cấp năng lượng cho Mặt Trời và các ngôi sao – từ lâu đã được coi là "chén thánh" của năng lượng sạch, với tiềm năng cung cấp nguồn điện vô tận, không phát thải carbon và không để lại chất thải phóng xạ lâu dài như năng lượng phân hạch hạt nhân truyền thống.
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất nằm ở việc kiểm soát plasma siêu nóng (khoảng 100 triệu độ C) trong các lò phản ứng tokamak, nơi nhiễu loạn plasma gây thoát năng lượng và làm phức tạp hóa việc thiết kế nhà máy.
Gần đây, một bước tiến đột phá từ các nhà khoa học Anh và Áo đã mang lại hy vọng mới. Theo thông tin từ UK Atomic Energy Authority (UKAEA) và các nguồn tin khoa học uy tín, nhóm nghiên cứu hợp tác giữa UKAEA, Đại học Johannes Kepler (Linz, Áo) và công ty khởi nghiệp Emmi AI đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo tên GyroSwin.
GyroSwin là một mô hình thay thế dựa trên AI có khả năng mô phỏng hành vi plasma phức tạp chỉ trong vài giây, thay vì hàng giờ hoặc hàng ngày như các siêu máy tính truyền thống.
Mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu từ hàng loạt mô phỏng chi tiết do siêu máy tính tạo ra, học cách dự đoán nhiễu loạn plasma và cách năng lượng thoát ra trong không gian 5 chiều (bao gồm chuyển động hạt theo trường từ).
Các nhà khoa học từ Anh và Áo đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể mô phỏng plasma siêu nóng bên trong lò phản ứng nhiệt hạch. Ảnh: UKAEA
"Việc thiết kế, phát triển và vận hành một nhà máy điện tổng hợp sẽ đòi hỏi hàng triệu mô phỏng plasma. Việc giảm thời gian tính toán từ hàng giờ/ngày xuống còn phút/giây, trong khi giữ độ chính xác đủ cao, là yếu tố thiết yếu để làm cho thách thức này trở nên khả thi về chi phí", ông Rob Akers, giám đốc chương trình tính toán tại UKAEA, nhấn mạnh.
Bước đột phá này đặc biệt quan trọng đối với các dự án của Anh, như máy tokamak thí nghiệm MAST Upgrade và chương trình STEP – dự án xây dựng nguyên mẫu nhà máy tổng hợp hạt nhân tại Nottinghamshire, dự kiến hoạt động vào những năm 2040.
Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức kỹ thuật (như chứng minh độ tin cậy của mô hình AI ở quy mô lớn hơn và các vấn đề kỹ thuật khác), GyroSwin giúp các nhà thiết kế chạy hàng triệu kịch bản "nếu… thì…" một cách nhanh chóng, đẩy nhanh quá trình chuyển từ nghiên cứu khoa học sang kỹ thuật thực tế.
Với sự hỗ trợ của một công cụ "thần thánh" như mô hình AI GyroSwin, giấc mơ về năng lượng tổng hợp hạt nhân sạch, dồi dào đang dần trở nên gần hơn bao giờ hết. Điều này còn góp phần vào nỗ lực toàn cầu nhằm chống biến đổi khí hậu và đảm bảo an ninh năng lượng lâu dài.
Minh Đức (Theo The Times, Daily Mail)
