De Race om een Ster te Vangen: NVIDIA en General Atomics Laten Digitale Tweeling van Fusie-reactor Ontstaan
De zoektocht naar het “vangen van een ster” heeft een kwalitatieve sprong gemaakt. NVIDIA en General Atomics hebben, samen met toonaangevende academische en supercomputersamenwerkingspartners, een interactieve digitale tweeling van een fusie-reactor ontwikkeld. Deze innovatie heeft de mogelijkheid om simulaties en kritieke scenario-tests te versnellen van weken naar seconden. Het project, dat werd aangekondigd tijdens de GTC Washington, combineert de NVIDIA Omniverse-platform, CUDA-X bibliotheken en datacenter GPU’s met real-world gegevens en fysische modellen om het gedrag van plasma in bijna real-time te voorspellen en te controleren.
Van Weken naar Seconden: AI die Decennia aan Operatie Leert
Historisch gezien heeft het simuleren van plasma — een “vierde toestand” van materie bij honderden miljoenen graden — weken geduurd, zelfs op de meest geavanceerde supercomputers. Het team benut nu AI-surrogatiemodellen die zijn getraind op decennia aan experimentele gegevens voor het snel anticiperen van sleutelvariabelen in de reactor:
- EFIT: Schat het plasma-evenwicht.
- CAKE: Bepaalt de plasma-grens.
- ION ORB: Voorspelt de ionenwarmtedichtheid.
Deze modellen, die draaien op NVIDIA GPU’s, bieden nauwkeurige voorspellingen in operationele snelheid, waardoor operators de stabiliteit van het plasma kunnen behouden en schade aan de installatie kunnen voorkomen, terwijl ze “what-if”-scenario’s verkennen die nooit in de fysieke machine zouden worden getest.
Een Digitale Tweeling die Fysica, Sensoren en Engineering Verbindt
De digitale tweeling van de DIII-D reactor wordt opgebouwd in NVIDIA Omniverse en draait op NVIDIA RTX PRO Servers en NVIDIA DGX Spark. In real-time worden gesynchroniseerd:
- Sensor gegevens van de reactor.
- Fysisch-gebaseerde simulaties en engineeringmodellen.
- AI-surrogatiemodellen voor het versnellen van voorspellingen.
Het resultaat is een geïntegreerde en interactieve omgeving waarin ontwerpers, fysici en operators strategieën voor controle kunnen testen, spoelen en zelfs volledige campagnes kunnen oefenen zonder risico’s. Wanneer een hypothese in de digitale tweeling werkt, kan deze met meer vertrouwen en minder iteraties naar de fysieke machine worden overgebracht.
Waarom Dit Belangrijk Is voor Commerciële Fusie
- Wetenschappelijke Snelheid: De doorgang van weken naar seconden comprimeert de cyclus van hypothese, test en aanpassing.
- Veiligheid en Kosten: Risicovolle handelingen worden vermeden, terwijl de focus ligt op watwel tijd in de machine rechtvaardigt.
- Overdracht naar Ontwerp: De lessen uit de digitale tweeling voeden de engineering van toekomstige reactors en versnellen de overgang van demonstrators naar commerciële installaties.
Dit paradigma verschuift fusie van een louter fysisch probleem naar een cyber-fysiek probleem, waar computing, data en algoritmes zich aan tafel zetten met diagnoses en plasma-theorie.
De Partners die Dit Mogelijk Maken
Naast General Atomics en NVIDIA, bieden ook het San Diego Supercomputer Center (UC San Diego), het Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) en het National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) technische ondersteuning. De publiek-private samenwerking streeft ernaar de mogelijkheden van digitale tweelingen te industrialiseren, zodat het fusie-ecosyteem kan beschikken over ontwerpgereedschappen en controles die kunnen concurreren met andere complexe industrieën.
Wat Nu?
Het team zal doorgaan met het trainen en verfijnen van surrogatiemodellen met nieuwe gegevens en operationele campagnes, en de scope van de digitale tweeling uitbreiden naar meer subsystemen van de reactor. Naarmate de modellen in real-time kunnen reageren met voldoende veiligheidsmarges en uitlegbaarheid, kunnen ze integreren in control loops en experimentele planning, wat de commerciële haalbaarheid van fusie dichterbij brengt.
Veelgestelde Vragen
Wat is een “digitale tweeling” in fusie?
Het is een virtuele replica van de reactor die fysische modellen, real-world data en AI combineert, gesynchroniseerd met de installatie. Hierdoor kunnen tests en optimalisaties risicoloos worden uitgevoerd voordat ze in de fysieke machine gaan.
Waarom AI-modellen gebruiken als er al fysische simulaties bestaan?
De fysica van plasma is kostbaar om te simuleren en kost doorgaans weken. Het surrogatiemodel leert van historische gegevens en levert resultaten in seconden, wat interactie en controle in bijna real-time mogelijk maakt.
Vervangt AI de hoge-fidelity fysica?
Nee, AI aanvult: het versnelt de verkenning en beperkt de oplossingsruimte. Fysisch-gebaseerde modellen blijven de referentie voor het valideren van hypothesen en het begrijpen van causaliteit.
Wat voor impact kan dit hebben op commerciële fusie?
Het verkort de R&D-tijden en kosten, vermindert operationele risico’s en stelt ontwerpers in staat om reactors te ontwerpen met snellere kwantitatieve bewijslast. Het is een versnellingsmechanisme op de weg naar levensvatbare commerciële installaties.
Bron: blogs.nvidia