يعتبر الذكاء الاصطناعي Diag2Diag ابتكارًا حديثًا في مجال فيزياء البلازما، حيث يهدف إلى استكمال البيانات المفقودة وتحسين دقة المراقبة والتحكم في البلازما داخل أنظمة الاندماج. تم تطوير هذا النظام من قبل فريق من الباحثين الدوليين بقيادة عزاراخش جلالفاند من جامعة برنستون، وقد نُشرت النتائج في مجلة Nature Communications.
مفهوم Diag2Diag ودوره في تحسين أنظمة الاندماج
يعمل Diag2Diag على توليد بيانات تركيبية تستند إلى المعلومات المجمعة من عدة أجهزة استشعار داخل نظام واحد، مما يسمح بإنشاء بيانات أكثر تفصيلاً من تلك التي يمكن أن يوفرها المستشعر الفعلي. هذا النهج يمكن أن يعزز قوة التحكم في البلازما، ويقلل من تعقيد وتكلفة أنظمة الاندماج المستقبلية.
يُستخدم Diag2Diag لتحسين موثوقية الأنظمة التي تعتمد على الطاقة الاندماجية، وهو ما يعزز فرص تطوير أنظمة تجارية تعمل باستمرار دون انقطاع. في الوقت الحالي، تعتبر أجهزة الاندماج مختبرية، ويفترض أن يكون لها القدرة على العمل بشكل مستمر عند استخدامها كمصدر للطاقة.
التطبيقات الواسعة لـ Diag2Diag
بجانب أنظمة الاندماج، يمكن استخدام Diag2Diag في مجالات أخرى مثل المركبات الفضائية والجراحة الروبوتية، حيث يمكنه تحسين التفاصيل واسترجاع البيانات من المستشعرات المتدهورة، مما يضمن الموثوقية في البيئات الحرجة.
يأتي اسم Diag2Diag من الكلمة الإنجليزية “diagnostic”، والتي تشير إلى تقنيات تحليل البلازما. هذه التقنيات تشمل أجهزة الاستشعار التي تقيس خصائص البلازما بانتظام، لكن بعضها لا يمكنه قياس البلازما بسرعة كافية لاكتشاف تغيرات البلازما السريعة.
التحديات والابتكارات في قياس البلازما
تعتبر تقنية تومسون للتبعثر إحدى التقنيات المستخدمة في أنظمة الاندماج الدائرية المعروفة بالتوكاماكس. تقيس هذه التقنية درجة حرارة الإلكترونات وكثافتها، لكنها لا تستطيع توفير التفاصيل التي يحتاجها الفيزيائيون للحفاظ على استقرار البلازما. هنا يأتي دور Diag2Diag في تعزيز دقة القياسات دون الحاجة إلى إنفاق أموال إضافية على الأجهزة.
بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه التقنية في مراقبة المنطقة الهامة من البلازما المعروفة بالـ”بيدستال”، التي يصعب قياسها عادةً. تعتبر مراقبة هذه المنطقة بعناية أمرًا حيويًا لتحسين أداء البلازما والحصول على أكبر قدر من الطاقة من تفاعلات الاندماج.
التأثير المستقبلي لـ Diag2Diag على أنظمة الاندماج
لجعل الطاقة الاندماجية جزءًا رئيسيًا من نظام الطاقة في الولايات المتحدة، يجب أن تكون هذه الأنظمة اقتصادية وموثوقة. يسهم Diag2Diag في تحقيق هذه الأهداف من خلال تقليل الحاجة إلى عدد كبير من أجهزة الاستشعار وجعل الأنظمة أكثر بساطة وقوة وأقل عرضة للأخطاء، مما يقلل من تكاليف الصيانة.
يدعم Diag2Diag نظريات رائدة حول كيفية التحكم في الاضطرابات البلازمية، مثل أوضاع الحافة المحلية (ELMs) التي يمكن أن تؤدي إلى أضرار جسيمة داخل المفاعل. يوفر الذكاء الاصطناعي تفاصيل جديدة حول كيفية حدوث هذه الاضطرابات وتطورها، مما يدعم نظريات حول التحكم بها باستخدام تغييرات مغناطيسية دقيقة.
الخاتمة
يعد Diag2Diag خطوة كبيرة نحو تحسين واستقرار أنظمة الاندماج النووي، مما يفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة. من خلال تعزيز دقة البيانات وتقليل تكاليف التشغيل، يساهم Diag2Diag في جعل الطاقة الاندماجية خيارًا موثوقًا ومستدامًا للمستقبل. كما أن هذا الابتكار يقدم فرصًا جديدة للتطبيقات في المجالات التي تتطلب دقة وموثوقية عالية، مثل الفضاء والجراحة الروبوتية.