मुख्य तथ्य
- संलयन अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए शोधकर्ता एआई का उपयोग कर रहे हैं।
- एक कंपनी अपने फ्यूजन प्रयोगों को नियंत्रित करने के लिए Google के AI का उपयोग कर रही है।
- एआई कैंसर का पता लगाने सहित चिकित्सा में भी प्रगति कर रहा है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में प्रगति के लिए व्यावहारिक संलयन ऊर्जा वास्तविकता के करीब हो रही है, विशेषज्ञों का कहना है।
एक अमेरिकी कंपनी का दावा है कि वह मशीन लर्निंग का उपयोग करके फ्यूजन पावर के मार्ग को तेज कर रही है। टीएई टेक्नोलॉजीज ने ऐसे कंप्यूटिंग कार्यों को छोटा कर दिया है जो एक बार एआई का उपयोग करके महीनों से लेकर कुछ घंटों तक का समय लेते थे। यह अनुसंधान में सहायता के लिए AI का उपयोग करने वाली कई कंपनियों में से एक है।
"जो हम अभी भी फ्यूजन के बारे में नहीं जानते हैं-जैसे, स्थिर फ्यूजन की स्थिति तक कैसे पहुंचे और बनाए रखें-डेटा में छिपा है," पुर्तगाल में लिस्बन विश्वविद्यालय में सूचना प्रणाली के प्रोफेसर डिओगो फेरेरा, फ्यूजन रिसर्च में एआई के अनुप्रयोग का अध्ययन करने वाले ने लाइफवायर को एक ईमेल साक्षात्कार में बताया।
"याद रखें कि फ्यूजन मशीन एक जटिल वैज्ञानिक प्रयोग है, लेकिन एक बात पक्की है- इन सभी मशीनों में दर्जनों हैं, अगर इससे सैकड़ों डायग्नोस्टिक सिस्टम नहीं जुड़े हैं," उन्होंने कहा। "इसका मतलब है कि एक एकल प्रयोग, जो केवल कुछ सेकंड तक चलता है, 10 से 100 गीगाबाइट के क्रम में डेटा की मात्रा उत्पन्न कर सकता है।"
स्टार पावर
व्यावहारिक संलयन बिजली उत्पादन का एक रूप है जो परमाणु संलयन प्रतिक्रियाओं से गर्मी का उपयोग करके बिजली बनाता है। यह उसी प्रकार की प्रतिक्रिया है जो सितारों को शक्ति प्रदान करती है।
दशकों की धीमी प्रगति के बाद, फ्यूजन अनुसंधान गर्म हो रहा है। वैज्ञानिकों ने हाल ही में घोषणा की कि उन्होंने परमाणुओं को फ्यूज करके अब तक की सबसे अधिक निरंतर ऊर्जा पल्स उत्पन्न की है, जो 1997 में किए गए प्रयोगों से अपने स्वयं के रिकॉर्ड को दोगुना करने से भी अधिक है।
TAE सिस्टम्स को उम्मीद है कि AI तकनीकी बाधाओं को दूर करने में मदद कर सकता है। कंपनी प्रयोगों के लिए नॉर्मन नामक 100 फुट लंबे फ्यूज़न सिलेंडर का उपयोग करती है। शोध के दौरान उत्पन्न हुई भारी मात्रा में डेटा को छानने के लिए Google के AI का उपयोग किया जा रहा है।
"मशीन अनुकूलन और डेटा विज्ञान का उपयोग करते हुए हमारी सहायता से, टीएई ने नॉर्मन के लिए अपने प्रमुख लक्ष्यों को प्राप्त किया, जो हमें ब्रेकईवन फ्यूजन के लक्ष्य के करीब एक कदम आगे लाता है," टेड बाल्ट्ज़, वरिष्ठ स्टाफ सॉफ्टवेयर इंजीनियर, गूगल रिसर्च, ने लिखा कंपनी की वेबसाइट पर। "मशीन 30 मिलीसेकंड के लिए 30 मिलियन केल्विन पर एक स्थिर प्लाज्मा बनाए रखता है, जो कि इसके सिस्टम के लिए उपलब्ध शक्ति की सीमा है। उन्होंने एक और भी अधिक शक्तिशाली मशीन के लिए एक डिज़ाइन पूरा कर लिया है, जो उन्हें उम्मीद है कि पहले ब्रेकएवेन फ्यूजन के लिए आवश्यक शर्तों का प्रदर्शन करेगा। दशक का अंत।"
फ्यूजन प्लाज़्मा के व्यवहार को नियंत्रित करने वाले रुझानों की खोज के लिए प्रयोगों का विश्लेषण करने के लिए मशीन सीखना आवश्यक है, फरेरा ने कहा। और, शोधकर्ताओं को वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले हार्ड-कोडेड अलार्म और ट्रिगर से परे प्रयोग नियंत्रण के लिए परिष्कृत दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
"वर्तमान में, हम आदिम नियंत्रण प्रणालियों का उपयोग करते हैं जो मुसीबत के पहले संकेत पर ब्रेक मारते हैं," फरेरा ने कहा। "हमें शुद्ध ऊर्जा उत्पादन उत्पन्न करने के लिए फ्यूजन मशीन को मज़बूती से संचालित करने की पेचीदगियों के माध्यम से हमें सुरक्षित रूप से चलाने के लिए एआई तकनीकों की आवश्यकता है।"
बचाव के लिए एआई
चिकित्सा अनुसंधान एक अन्य क्षेत्र है जहां एआई का उपयोग किया जा रहा है। एआई मानव वैज्ञानिकों के काम के लिए एक उपयोगी पूरक है क्योंकि अनुसंधान में आवश्यक विभिन्न कार्यों में मशीनें और मनुष्य अच्छे हैं, एआई-आधारित भविष्य कहनेवाला कैंसर का पता लगाने वाले उपकरण इम्प्रिमेड इंक के सीईओ सुंगवोन लिम ने ईमेल के माध्यम से लाइफवायर को बताया।
"जहां मनुष्य रचनात्मक समाधान और नवाचारों के साथ आने में सक्षम हैं, मशीनें बड़ी मात्रा में डेटा का त्वरित और सटीक विश्लेषण कर सकती हैं," उन्होंने कहा। "एआई ऐसे थकाऊ, दोहराए जाने वाले कार्यों को भी कर सकता है जो मानव शोधकर्ताओं को थका सकते हैं और गलतियां कर सकते हैं।यह एआई को अनुसंधान के लिए एक आदर्श उपकरण बनाता है जिसमें पैटर्न बहुत बड़े डेटासेट में जल्दी से मिल जाना चाहिए।"
जर्नल ऑफ़ क्रिटिकल रिव्यूज़ इन ऑन्कोलॉजी में प्रकाशित इलिनोइस विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि मशीन लर्निंग वर्तमान में प्रतिद्वंद्वी है, और कुछ मामलों में मूत्राशय के कैंसर में निदान और परिणाम की भविष्यवाणी में प्रशिक्षित चिकित्सकों से आगे निकल जाता है।
"कैंसर के शुरुआती निदान में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका को बढ़ा-चढ़ाकर नहीं बताया जा सकता है क्योंकि हर साल कैंसर के लाखों मामले बीमारी के अंतिम चरण तक बिना निदान के चले जाते हैं, जहां चिकित्सीय विकल्प बेहद सीमित या न के बराबर हो जाते हैं," सोहेला बोरहानी, एक पेपर के लेखक ने एक ईमेल में लाइफवायर को बताया।
