ブレークイーブン・フュージョン実現への新たな一歩(2/2)

１．ブレークイーブン・フュージョン実現への新たな一歩(2/2)まとめ

・装置最適化に加えて装置が生成するプラズマの挙動を深く理解することを目指した
・現システムに供給できる電力限界までプラズマを安定させる事に成功してた
・10年後までにブレークイーブン・フュージョンに必要な条件を実証できる可能性がある

２．プラズマの口笛

以下、ai.googleblog.comより「Another Step Towards Breakeven Fusion」の意訳です。元記事の投稿は2021年11月5日、Ted Baltzさんによる投稿です。

アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by Selvan B on Unsplash

プラズマの状態をベイズ的に再構築

装置の性能を最適化することに加えて、私たちは、装置が生成するプラズマの挙動をより深く理解することを目指しました。そのためには、プラズマの密度分布、電子やイオンの温度、発生する磁場などを把握する必要があります。核融合発電機のプラズマは3,000万ケルビンに達し、ほとんどの固体物質が一瞬で破壊されてしまうため、プラズマの状態を正確に測定することは非常に困難です。

そのためNormanは、一度に5GBのデータを生成し、プラズマに触れずに覗き込む間接診断装置を用意しました。その一つが、2階建てのレーザー干渉計で、プラズマを通る14本の視線に沿って、1メガヘルツ以上のサンプルレートで線積分電子密度を測定します。

得られた線積分密度のデータセットは、プラズマの挙動を理解するのに重要なプラズマの空間密度プロファイルを抽出するのに使用できます。この場合、Normanリアクターには、磁場反転配位(FRC:field-Reversed Configuration)のプラズマが発生しますが、このプラズマは中空になっているときに最もよく閉じ込められる傾向があります。(煙のリングを細長くして樽状にしたものを想像してください)。

このような状況での課題は、このようなプラズマ構成の空間密度プロファイルを生成することが逆問題であるということです。つまり、既知の形状から測定値を予測すること(「順方向」)よりも、測定値からプラズマの形状を推測すること(「逆方向」)の方が難しいということです。

電子密度を測定する干渉計の視線(マゼンタ)、イオン密度を測定する中性粒子ビームの視線(パープル)、磁気センサー(ブルー)の測定システムを示すC-2W閉じ込め容器の概略図。
これらの異なる測定値は、ベイズの枠組みの中で結合されます。

複数の間接的な測定値からプラズマの密度分布を推論する問題に対処するため、ハミルトニアンモンテカルロ(HMC:Hamiltonian Monte Carlo)アルゴリズムのTensorFlow実装を開発しました。

プラズマは数百から数千の変数で記述されており、プラズマ実験ごとに「バースト(bursts)」と呼ばれるショートムービーに連結された数千のフレームの状態を再構築したいため、CPUでの処理では不十分でした。そのため、HMCアルゴリズムをGPUで実行できるように最適化しました。

ベイジアンフレームワークでは、いくつかの機器について「フォワード」モデル(原因から結果を予測する)を構築し、ある特定のプラズマ条件が与えられたときに機器が記録するであろう内容を予測することができます。そして、HMCを使って、さまざまなプラズマ状態の確率を計算します。ブレークイーブン核融合の問題では、密度と温度の両方を理解することが重要です。

高周波プラズマ摂動

プラズマ状態の再構成とは、単にプラズマの密度分布を復元するだけでなく、プラズマ中の高周波密度摂動の挙動を復元することです。

TAE社は、Normanの中性粒子ビームと電極電流がこれらの振動を制御できるかどうかを調べるために、数多くの実験を行ってきました。2本目の論文では、中性粒子ビームの強い緩和効果を実証し、中性粒子ビームをオフにすると、直ちに揺らぎが成長し始めることを示しました。

この再構成によって、プラズマの半径方向の密度分布が揺らぎの成長に伴ってどのように変化するかを見ることができます。これを理解することが、このような揺らぎを緩和し、長寿命の安定したプラズマを実現するための鍵となります。プラズマの摂動を聞いてその挙動をより良く理解するという長い伝統(例えば、電離層の「口笛」は1世紀以上にわたって無線通信士によって捉えられてきた)に倣い、摂動を音声に変換して聞いてみました。(500倍に減速しています)

磁気振動のスペクトログラムを500倍の速度で再生した動画
色の違いで形が異なります。プラズマが形成されるときには笛のような音がし、プラズマが不安定になったり回復したりするときには、低いドラム音に続いてすぐにチャイムが鳴ります。ペットや人間に迷惑をかける可能性がありますので、ヘッドフォンやイヤフォンで聞く事をお勧めします。

熱く、安定した未来へ

TAE社は、機械の最適化とデータサイエンスを駆使して、Normanの大きな目標を達成し、ブレークイーブンの核融合という目標に一歩近づきました。現在、Normanは3,000万ケルビンの安定したプラズマを30ミリ秒維持していますが、これはシステムに供給できる電力の限界です。さらに強力なマシンの設計も完了しており、10年後までにブレーク・イーブン・フュージョンに必要な条件を実証できると期待されています。

TAEは今回の共同研究で2台のマシンの完成に成功しましたが、3台目の完成がとても楽しみです。

謝辞

Michael Dikovsky, Ian Langmore, Peter Norgaard, Scott Geraedts, Rob von Behren, Bill Heavlin, Anton Kast, Tom Madams, John Platt, Ross Koningstein,及び Matt Trevithickのご協力に感謝いたします。また、TensorFlow Probability チームの皆様には，多大な実装支援をいただきました。

さらに、南カリフォルニアにあるTAEの施設を訪れ、思慮深い提案をしてくれたJeff Deanにも感謝しています。いつものように、このような魅力的で重要な問題に取り組む機会を与えてくれたTAE Technologiesの同僚たちに感謝しています。