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DeepMind a entraîné une intelligence artificielle à contrôler la fusion nucléaire
DeepMind a entraîné une intelligence artificielle à contrôler la fusion nucléaire
en utilisant l'apprentissage par renforcement
DeepMind, la société d'intelligence artificielle appartenant à Google, a annoncé mercredi qu'il était parvenu à entraîner à une intelligence artificielle (IA) à contrôler une réaction de fusion nucléaire. Plus précisément, l'équipe DeepMind a appris à une IA contrôler le plasma enflammé à l'intérieur d'un réacteur de fusion nucléaire tokamak, grâce à la technique de l'apprentissage par renforcement. Les scientifiques estiment que les recherches de DeepMind pourraient révolutionner le secteur du nucléaire, qui présente encore de nombreux défis à relever.
Les réacteurs nucléaires ou réacteurs à fusion sont appelés tokamaks. La réaction de fusion qui a lieu à l'intérieur peut être qualifiée d'un chaos d'un genre particulier. Les atomes d'hydrogène s'entrechoquent à des températures incroyablement élevées, créant un plasma tourbillonnant et grondant, plus chaud que la surface du soleil. Trouver des moyens intelligents de contrôler et de confiner ce plasma sera essentiel pour libérer le potentiel de la fusion nucléaire, qui est considérée depuis des décennies comme la source d'énergie propre de l'avenir. Bill Gates consacre d'ailleurs sa retraite à relever le défi avec sa société nucléaire TerraPower.
Selon certains experts, à ce stade, la science qui sous-tend la fusion semble solide, mais il reste un défi technique à relever. « Nous devons être en mesure de chauffer cette matière et de la maintenir ensemble suffisamment longtemps pour pouvoir en extraire de l'énergie », explique Ambrogio Fasoli, directeur du "Swiss Plasma Center" (SPC) de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), en Suisse. Ainsi, selon les scientifiques, pour que la fusion fonctionne normalement, le logiciel de contrôle d'un tokamak doit surveiller l'état du plasma qu'il contient et réagir à tout changement en ajustant en temps réel les aimants du système.
Dans le cas contraire, les conséquences peuvent aller d'une baisse d'énergie (qui entraîne l'échec de la fusion) à un déversement du plasma hors du confinement (qui brûle les parois du conteneur). Les systèmes conventionnels sont contrôlés par ordinateur et basés sur des modèles et des simulations minutieuses, mais selon Fasoli, ils sont "complexes et pas toujours nécessairement optimisés". C'est là que DeepMind entre en jeu. La société d'intelligence basée à Londres, en Angleterre, a travaillé sur un projet conjoint avec le Swiss Plasma Center afin de développer une intelligence artificielle pour contrôler une réaction de fusion nucléaire.
DeepMind a mis au point une IA capable de contrôler le plasma de manière autonome. Un article publié dans la revue scientifique Nature décrit comment les chercheurs des deux groupes ont appris à un système d'apprentissage par renforcement profond à contrôler les 19 bobines magnétiques à l'intérieur du TCV, le tokamak à configuration variable du SPC, qui est utilisé pour mener des recherches qui éclaireront la conception de réacteurs de fusion plus grands à l'avenir. Le réseau neuronal - un type de configuration d'IA conçu pour imiter l'architecture du cerveau humain - a d'abord été formé dans une simulation.
Il a commencé par observer comment la modification des paramètres de chacune des 19 bobines affectait la forme du plasma à l'intérieur du vaisseau. On lui a ensuite donné différentes formes à essayer de recréer dans le plasma. Parmi celles-ci figuraient une section transversale en forme de D, proche de celle qui sera utilisée à l'intérieur d'ITER (anciennement réacteur thermonucléaire expérimental international), le tokamak expérimental à grande échelle en cours de construction en France, et une configuration en flocon de neige qui pourrait aider à dissiper la chaleur intense de la réaction de manière plus uniforme autour de la cuve.
L'IA de DeepMind a été capable de déterminer de manière autonome comment créer ces formes en manipulant les bobines magnétiques de la bonne manière, à la fois dans la simulation et lorsque les scientifiques ont réalisé les mêmes expériences réellement dans le tokamak TCV pour valider la simulation. Selon Fasoli, il s'agit là d'une "étape importante", qui pourrait influencer la conception des futurs tokamaks, voire accélérer la mise au point de réacteurs de fusion viables. « C'est un résultat très positif », déclare Yasmin Andrew, spécialiste de la fusion à l'Imperial College de Londres, qui n'a pas participé aux recherches.
« Il sera intéressant de voir s'ils peuvent transférer la technologie à un tokamak plus grand », a-t-il ajouté. Selon les critiques, la fusion a offert un défi particulier aux scientifiques de DeepMind, car le processus est à la fois complexe et continu. Ces derniers expliquent que contrairement à un jeu au tour par tour comme le Go, que l'entreprise a conquis de façon célèbre avec son IA AlphaGo, l'état d'un plasma change constamment. Et pour rendre les choses encore plus difficiles, il ne peut être mesuré en permanence. C'est ce que les chercheurs en IA appellent un "système sous-observé".
« Parfois, les algorithmes qui sont bons pour ces problèmes discrets ont du mal avec des problèmes aussi continus », explique Jonas Buchli, chercheur chez DeepMind. « C'était un très grand pas en avant pour notre algorithme, car nous avons pu montrer que c'était faisable. Et nous pensons que c'est définitivement un problème très, très complexe à résoudre. C'est un type de complexité différent de celui que l'on rencontre dans les jeux », a-t-il ajouté. De plus, Martin Riedmiller, responsable de l'équipe de contrôle chez DeepMind, a déclaré que l'IA, en particulier l'apprentissage par renforcement, est bien adaptée pour résoudre ce type de problème.
Ce n'est pas la première fois que l'IA est utilisée pour tenter de contrôler la fusion nucléaire. Depuis 2014, Google travaille avec la société californienne TAE Technologies, spécialisée dans la fusion, pour appliquer l'apprentissage automatique à un autre type de réacteur de fusion - accélérant ainsi l'analyse des données expérimentales. En outre, des recherches menées dans le cadre du projet de fusion Joint European Torus (JET) au Royaume-Uni ont utilisé l'IA pour tenter de prédire le comportement du plasma. À en croire les scientifiques, le concept serait même déjà apparu dans la science-fiction : dans le film Spider-Man 2 de 2004.
Dans le film, le méchant Doc Ock a créé un exosquelette alimenté par l'IA et contrôlé par le cerveau pour contrôler son réacteur de fusion expérimental, ce qui fonctionne très bien jusqu'à ce que l'IA prenne le contrôle de son esprit et commence à tuer des gens. D'après les chercheurs, l'exploit de DeepMind pourrait s'avérer crucial à mesure que les réacteurs à fusion prennent de l'ampleur. Les physiciens savent comment contrôler le plasma dans les tokamaks à petite échelle par des méthodes conventionnelles, mais le défi ne fera qu'augmenter lorsque les scientifiques tenteront de rendre viables des versions de la taille d'une centrale électrique.
Les progrès seraient lents, mais constants. Selon les scientifiques, le projet JET a fait une percée la semaine dernière, établissant un nouveau record pour la quantité d'énergie extraite d'un projet de fusion. « Plus le tokamak est complexe et performant, plus il est nécessaire de contrôler un plus grand nombre de quantités avec une fiabilité et une précision de plus en plus grandes. Un tokamak contrôlé par l'IA pourrait être optimisé pour contrôler le transfert de chaleur de la réaction vers les parois de la cuve et prévenir les "instabilités du plasma" dommageables », explique Dmitri Orlov, chercheur associé au Center for Energy Research de San Diego.
Fasoli a ajouté que la collaboration avec DeepMind pourrait permettre aux chercheurs de repousser les limites et d'accélérer le long chemin vers l'énergie de fusion. « L'IA nous permettrait d'explorer des choses que nous n'explorerions pas autrement, car nous pouvons prendre des risques avec ce type de système de contrôle que nous n'oserions pas prendre autrement. Si nous sommes sûrs d'avoir un système de contrôle qui peut nous amener près de la limite, mais pas au-delà de la limite, nous pouvons réellement explorer des possibilités qui ne seraient pas à explorer autrement », a-t-il expliqué.
Source : Rapport des chercheurs de DeepMind et du Swiss Plasma Center
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