- 英米の2基のスーパーコンピュータが接続され、人工知能モデルを学習する。
- この連合は、異なる実験データを組み合わせて予測精度の向上を目指す。
- デジタルツインは、核融合装置の挙動の模擬と予測に役立つ。
- 参加機関は技術要件と次のステップを引き続き検討している。
英国と米国の2基の核融合スーパーコンピュータが接続され、異なる核融合装置からの実験データを用いて同一の人工知能モデルを学習できるようになる可能性がある。これにより、エンジニアが将来の発電所を設計するスピードが加速することが期待される。提案されているSUNRISE-STELLAR-AI連合は、英国原子力庁（UKAEA）のSUNRISEスーパーコンピュータと、プリンストン・プラズマ物理研究所（PPPL）のSTELLAR-AIプラットフォームを接続する。研究者らは、オックスフォードシャーにあるMASTアップグレード施設と、ニュージャージー州PPPLのNSTX-U施設のデータを使用する予定である。
両施設は設計が似ているコンパクトな球状トカマクであり、この類似性により研究者は実験結果を組み合わせ、異なる装置における核融合プラズマの挙動をより良く予測できるモデルの学習が可能になる。
このパートナーシップは、9月14日にロンドンで開催されたグローバル核融合政策サミットで発表され、UKAEAとPPPLが6月に締結した覚書に基づいている。現在、計算プラットフォームの接続方法を検討する段階にある。
連合の目的とその重要性
提案されている連合により、2つのスーパーコンピュータ・プラットフォームが両国の研究所からのデータを用いて同一のモデルを学習できるようになる。これは極めて重要である。なぜなら、1台の核融合装置の結果だけで学習したモデルを別の装置に適用すると、うまく機能しない可能性があるからだ。データセットを組み合わせることで、研究者はより多くの基礎物理を捉え、より信頼性の高い予測を行う機械学習システムの構築を目指す。これらのコンピュータはさらに、シミュレーションによって実験データセットの空白を埋めることができ、物理的な装置で全てのシナリオを実行することなく、研究者が調査可能な範囲を拡大できる。
英国原子力庁のエンジニアリング・計算担当ディレクター、Joe Milnes氏は次のように述べた。「核融合は私たちの時代における偉大な科学・工学の挑戦の一つです。これらの挑戦に対処するために、核融合にはパートナーシップが必要です。米国と英国は核融合研究における世界的リーダーであり、SUNRISEとSTELLAR-AIの連合は、大西洋をまたぐ長年の協力の歴史を基盤とし、核融合の発展をさらに推し進めるものです。」
SUNRISEは英国初の核融合エネルギーに特化した人工知能スーパーコンピュータであり、4,500万ポンドの政府資金による支援を受けている。STELLAR-AIはPPPLの人工知能と高性能計算能力を提供する。計画中のシステムはまた、両トカマク施設のデジタルツイン開発を支援することも目指している。
デジタルツインの応用
デジタルツインは、実験データに基づいて核融合装置の詳細な仮想モデルを作成する。研究者はこのモデルを利用して、ソフトウェア内で変更をテストし、物理装置に適用する前に装置の挙動を予測できる。UKAEA計算プログラム責任者のRob Akers氏は、両研究所が実験データとシミュレーションを組み合わせて、まだテストされていない運転条件を探究できると指摘した。同氏は次のように述べた。「両装置のデジタルツインを共同で開発し、将来の核融合発電所の設計を支援することで、より予測可能で実用的な球状トカマクモデルを作成し、最終的に核融合エンジニアにとってより実用的な価値を提供できます。」
この連合は最終的に、英国の核融合エネルギー生産球状トカマク（STEP Fusion）やPPPLが提案する球状トカマク先進炉を含む将来のプロジェクトを支える可能性もある。研究者らはまた、ハードウェアが異なる両プラットフォーム間で計算タスクを移動させる方法も検討する予定である。これにより、科学者は特定の計算タスクに最適なシステムを選択できるようになる。PPPL計算科学責任者のShantenu Jha氏は次のように述べた。「私たちの目標は、モデルと実験を両システム間で自由に行き来できるようにすることです。
一組のスーパーコンピュータを、核融合の発見のための単一のエンジンへと転換します。」
提案されている連合はまだ稼働中の共有スーパーコンピュータとして実現しておらず、参加機関は技術要件と次のステップを引き続き検討中である。
英米協力が切り拓く核融合研究の未来
英米両国の核融合研究における協力は、エネルギー課題の解決に向けた世界の科学界の共同努力を示すものである。両国のスーパーコンピュータ資源を組み合わせることで、研究者はより効率的に人工知能モデルを学習でき、これは将来の発電所の設計にとって極めて重要である。デジタルツイン技術の活用により、研究者は仮想空間で実験を行うことができ、実機運転のリスクとコストの削減につながる。このような国際協力は、技術進歩を加速させるだけでなく、世界のエネルギー転換に新たな契機をもたらす可能性がある。