AIによる核融合の支配、人類のエネルギー源を革新

　制御された核融合の実現性は長い間、プラズマの不安定性の問題に悩まされてきた。そして、この究極の問題がついに人工知能（以下、AI）によって克服されたようだ。プリンストン大学の研究チームは先月、AIによって核融合プラズマの不安定性を300ミリ秒前に予測し、プラズマの放出に対処するための磁界調整を制御することに成功した。ニュースが発表されると同時に、科学界に大きな衝撃と広範囲の議論を引き起こし、多くの人々が科学研究や産業応用におけるAIの可能性を見直すようになった。制御された核融合を実現することの難しさとは何なのか、そしてAIはこの課題を解決するために人類にどのように寄与することができるだろうのか。

"制御不能"の制御された核融合

　制御された核融合とは、簡単に言えば、太陽内部と同様の核融合反応を人工的な条件下で実現することで、2つの原子がより大きな原子に融合することで大量のエネルギーが放出され、従来のエネルギー源の何百万倍ものエネルギー効率を持ち、無限の原材料とゼロ汚染などのメリットから、「エネルギー供給の最終解決策」と称され、理想的なエネルギー源とされている。

　しかし、制御された核融合を達成することは難しい課題であった。核融合反応を起こす太陽の能力は、その巨大な重力と核の非常に高い圧力に依存している。このような大きなエネルギーが地球上に存在しないことに加え、極めて高い温度、圧力、磁場が必要であること、さらにプラズマの安定性やエネルギー出力効率といった一連の課題が、2つの原子の核融合を実現することを非常に困難にしていたのである。

　科学者たちは、太陽で核融合反応が起こる過程を地球上でシミュレートするために、非常に高温のプラズマと強力な磁場を使用した。トカマク型原子炉では、強力な超伝導電磁石で囲まれた円形状の室があり、磁場が1億度以上の高温プラズマを閉じ込める働きをする。しかし、プラズマを閉じ込めるのは難しく、引裂かれたり、閉じ込めるための強力な磁場から逃げ出したりするのである。

　そこで、この引裂や不安定性がいつ起こるかを予測し、それに積極的に介入する方法を見つけ、反応中のエネルギー損失を回避し、全体的な出力効率を向上させる必要がある。

AIがプラズマ状態予測に成功

　プリンストン大学の研究チームがネイチャー（Nature）に発表した論文によると、AIがトカマクからの既存の診断データに基づいて、次の300ミリ秒以内に分裂（不安定化）が起こる可能性を予測することができ、その後、原子炉内の電磁場を操作して不安定化を最小の基準値以下に抑えることができたという。研究チームはまた、米国最大のトカマク装置であるDIII-Dで実験を行い、この発見を検証した。こうして、長らく核融合の発展を妨げてきたプラズマの不安定性の問題が、ついに人類によって克服されたのである。

DIII-D破裂防止システムの一般的な構造

　効果的なAI制御システムの開発は決して容易ではなかったため、研究チームは多くのトレーニングも行った。プリンストン大学の研究チームは、DIII-Dトカマクでの過去の実験データを用いて、実時間のプラズマ特性から将来の引裂や不安定性の発生する可能性を予測できる高度なニューラルネットワークを構築した。このニューラルネットワークを使って、研究者たちは補強学習アルゴリズムをトレーニングした。 つまり、シミュレートされた環境で試行錯誤しながらプラズマを制御することを学習していったのだ。時間とともに、アルゴリズムは、不安定性を回避しながら高出力反応に到達するための最適な経路を自ら学習していった。

AIによるDIII-Dでの裂傷回避実験

「AI+」無限の可能性

　この実験は、正味のエネルギー増加効率のレベルに達することができるというトカマク装置ではまだテストされておらず、大型のトカマク装置で効果があるかどうかは未知数だが、これに関してAIは理論的に大きな飛躍を遂げた。それは、AIと科学研究の組み合わせによってもたらされるかもしれない革命的な変化を示している。「AI＋」モデルが、人間の生産と創造の未来に大きな可能性と価値をもたらすことは想像に難くないだろう。

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（文・編集　河井　遥）