論文の概要: AI-Driven Autonomous Control of Proton-Boron Fusion Reactors Using Backpropagation Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12871v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 14:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:31.982670
• Title: AI-Driven Autonomous Control of Proton-Boron Fusion Reactors Using Backpropagation Neural Networks
• Title（参考訳）: バックプロパゲーションニューラルネットワークを用いた陽子-陽子核融合炉のAI駆動自律制御
• Authors: Michele Laurelli,
• Abstract要約: 陽子ホウ素(p-11B)核融合は、持続可能で中性子のないエネルギー生成への有望な道を示す。 従来の制御系は、プラズマの高度に動的で非線形な挙動を管理する上で困難に直面している。 本稿では,バックプロパゲーションに基づくニューラルネットワークを用いて,陽子-ホウ素核融合炉のキーパラメータを自律的に制御する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Proton-boron (p-11B) fusion presents a promising path towards sustainable, neutron-free energy generation. However, its implementation is hindered by extreme operational conditions, such as plasma temperatures exceeding billions of degrees and the complexity of controlling high-energy particles. Traditional control systems face significant challenges in managing the highly dynamic and non-linear behavior of the plasma. In this paper, we propose a novel approach utilizing backpropagation-based neural networks to autonomously control key parameters in a proton-boron fusion reactor. Our method leverages real-time feedback and learning from physical data to adapt to changing plasma conditions, offering a potential breakthrough in stable and efficient p-11B fusion. Furthermore, we expand on the scalability and generalization of our approach to other fusion systems and future AI technologies.
• Abstract（参考訳）: 陽子ホウ素(p-11B)核融合は、持続可能で中性子のないエネルギー生成への有望な道を示す。 しかし、その実装は、数十億度を超えるプラズマ温度や高エネルギー粒子の制御の複雑さなど、極端な運用条件によって妨げられている。 従来の制御系は、プラズマの高度に動的で非線形な挙動を管理する上で大きな課題に直面している。 本稿では,バックプロパゲーションに基づくニューラルネットワークを用いて,プロトン-ホウ素核融合炉のキーパラメータを自律的に制御する手法を提案する。 本手法は物理データからのリアルタイムフィードバックと学習を利用してプラズマ条件の変化に適応し、安定かつ効率的なp-11B核融合における潜在的ブレークスルーを提供する。 さらに、他の融合システムや将来のAI技術へのアプローチのスケーラビリティと一般化を拡大する。

関連論文リスト

• Application of Neural Ordinary Differential Equations for ITER Burning Plasma Dynamics [0.0]
  トカマクの燃焼プラズマのダイナミクスは、制御熱核融合の進行に不可欠である。 本研究では, ITER重水素トリチウム(D-T)プラズマの複雑なエネルギー伝達過程をシミュレートするためにNeuralPlasmaODEを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T16:47:20Z)
• Continuous Convolutional Neural Networks for Disruption Prediction in Nuclear Fusion Plasmas [0.0]
  気候変動のためのグリッド脱炭には、核融合のようなディスパッチ可能な炭素フリーエネルギーが必要である。 実装における最も大きな課題の1つは、エネルギティックプラズマ破壊の発生である。 本稿では,破壊予測のための連続畳み込みニューラルネットワークの新たな応用法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T05:09:36Z)
• Plasma Surrogate Modelling using Fourier Neural Operators [57.52074029826172]
  トカマク炉内のプラズマの進化を予測することは、持続可能な核融合の目標を実現するために不可欠である。 深層学習に基づく代理モデルツールviz., Neural Operators (FNO) を用いた進化プラズマの正確な予測を実証する。 我々は、FNOが磁気流体力学モデルからシミュレーションされたプラズマ力学を予測する際に、従来の解法よりも6桁の速度を持つことを示した。 FNOは、MASTトカマク内のカメラで観測された実世界の実験データに基づいて、プラズマの進化を予測することもできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T10:05:00Z)
• Hybridizing Physics and Neural ODEs for Predicting Plasma Inductance Dynamics in Tokamak Fusion Reactors [0.0]
  我々は、Alcator C-Mod核融合炉のデータに基づいて、物理モデルとニューラルネットワークモデルの両方を訓練する。 物理に基づく方程式をニューラルODEと組み合わせたモデルは、既存の物理動機付きODEと純粋なニューラルODEモデルの両方よりも優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T23:25:54Z)
• Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal Transformer [112.12271800369741]
  風力発電は、再生可能、汚染のないその他の利点により、世界中の注目を集めている。 正確な風力発電予測(WPF)は、電力系統の運用における電力変動を効果的に低減することができる。 既存の手法は主に短期的な予測のために設計されており、効果的な時空間的特徴増強が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:03:15Z)
• A2I Transformer: Permutation-equivariant attention network for pairwise and many-body interactions with minimal featurization [0.1469945565246172]
  本研究では,粒子の座標から原子間エネルギーを直接予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 我々は,周期境界条件 (PBC) や$n$-body相互作用,バイナリ合成など,分子シミュレーション問題におけるいくつかの課題に対して実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:18:25Z)
• Enhancement of quantum correlations and geometric phase for a driven bipartite quantum system in a structured environment [77.34726150561087]
  構造環境下で進化する初期最大絡み合い状態における運転の役割について検討した。 この知識は、散逸動力学の下で量子特性を最もよく保持する物理装置の探索に役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T21:11:37Z)
• Optimal control of a nitrogen-vacancy spin ensemble in diamond for sensing in the pulsed domain [52.77024349608834]
  固体材料の欠陥は、量子センシングに理想的なプラットフォームを提供する。 このようなアンサンブルの制御は、欠陥エネルギーレベルとマクロサンプル間の任意の制御領域の両方の空間的変動のために困難である。 Floquet理論と最適制御最適化法を用いて,これらの課題を克服できることを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T13:01:05Z)
• Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
  マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。 ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
• Targeted free energy estimation via learned mappings [66.20146549150475]
  自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。 FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。 目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T11:10:00Z)
• Offline Contextual Bayesian Optimization for Nuclear Fusion [19.452325504125163]
  核融合は、無限のクリーンエネルギーの可能性を示すため、未来のエネルギーと見なされている。 核融合を実現可能なエネルギー源として利用する際の障害の1つは、反応の安定性である。 本研究では,このようなコントローラを学習するための予備的なステップについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T22:12:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。