Erstens: Plasma einschließen!
Ein wesentlicher Aspekt der Materie, die sich in der Sonne
befindet, ist ihr Aggregatzustand: Plasma.
Plasma ist weder fest, noch flüssig, noch gasförmig.
“Plasma” nennen
die Physiker einen Agreggat-Zustand der Materie, in der alle Atome von ihren
Elektronen gestrippt wurden. Es bleiben nur die “nackten” Atomkerne
übrig... eine Art “Atomkern-Ionen”.
Für den Betrieb von
Kernfusionsreaktoren
auf der Erde müssen nun die Ingenieure
- a) Plasma erzeugen
- und b) dieses Plasma einschließen.
Das wird mit äußerst starke Magnetfelder
erreicht. Schauen wir uns die Konzepte und die Details dieses Einschlußes
an...
Tokamaks
Die sogenannten Tokamaks nutzen starke Magnetfelder, um das
Plasma einzuschließen.
KI kann dabei helfen, die komplexen Wechselwirkungen
innerhalb des Plasmas zu modellieren und die Magnetfelder in Echtzeit
anzupassen, um Instabilitäten zu vermeiden und die Fusionseffizienz zu
maximieren.
Die Innenwände von Tokamak-Reaktoren sind extremen Bedingungen
ausgesetzt. KI kann bei der Entwicklung neuer Materialien helfen, die diesen
Belastungen standhalten und gleichzeitig die Fusionseffizienz erhöhen.
Ein Tokamak.
Stellaratoren
Stellaratoren
verwenden komplexere Magnetfeldkonfigurationen als Tokamaks, um ein
stabiles Plasma zu erzeugen.
KI kann hier helfen, die optimale Magnetfeldkonfiguration
zu finden, um die Leistung des Reaktors zu maximieren.
Durch die Analyse großer Datenmengen können
KI-Modelle Anomalien im Betrieb eines Stellarators erkennen und so Ausfälle
vermeiden. 
Ein
Stellarator.
Trägheitsfusion
Bei der Trägheitsfusion werden
hochenergetische Laserpulse verwendet, um eine kleine Kapsel mit
Fusionsbrennstoff zu komprimieren und zur Fusion zu bringen.
KI kann dabei helfen, die Laserpulse so zu optimieren,
dass die Fusionseffizienz maximiert wird.
Die Auswahl des richtigen Materials für die
Zielscheiben ist entscheidend für den Erfolg der Trägheitsfusion.
KI-Lösungen können bei der Suche nach neuen
Materialien helfen, die den hohen Anforderungen gerecht werden.
Andere Fusionskonzepte
- Magnetische Spiegel:
- Auch bei anderen Fusionskonzepten wie magnetischen
Spiegeln kann KI zur Optimierung der Magnetfeldkonfiguration und zur Vorhersage
von Plasmaverhalten eingesetzt werden.
- Dritte Generation:
- Für zukünftige Fusionskonzepte wie die
dritte Generation von Tokamaks bietet KI das Potenzial, von Anfang an in den
Entwurfsprozess integriert zu werden.
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Das Prinzip der
Kernfusion |
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Im Gegensatz zur Kernspaltung, die in
heutigen Kernkraftwerken genutzt wird, werden bei der Kernfusion leichte
Atomkerne zu schwereren verschmolzen. Dabei wird eine enorme Menge an
Energie freigesetzt.
Die Herausforderung besteht nun darin, die für
diese Fusion notwendigen extrem hohen Temperaturen und Drücke zu erzeugen
und aufrechtzuerhalten.
Aktuelle Forschungsansätze
Es gibt verschiedene Ansätze, um einen
Kernfusionsreaktor zu realisieren:
Magnetische Einschlussfusion:
- Tokamak ist die bekannteste
Konfiguration, bei der ein Plasma in einem toroidalen Magnetfeld eingeschlossen
wird. ITER, der größte internationale Fusionsreaktor, ist ein
Tokamak.
- Der Stellarator ist eine komplexere
Magnetfeldkonfiguration, die im Vergleich zum Tokamak theoretisch stabilere
Plasmen erzeugen soll.
Trägheitsfusion
Hier wird eine kleine Kapsel mit Fusionsbrennstoff
von leistungsstarken Lasern bestrahlt, wodurch ein extrem hoher Druck entsteht
und die Fusion zündet. Die National Ignition Facility (NIF) in den USA ist
ein Beispiel für eine solche Anlage.
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Zusammenfassung |
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Die Künstliche Intelligenz bietet der
Kernfusionsforschung mehrere Möglichkeiten, um die Entwicklung von
sauberen und nahezu unerschöpflichen Energiequellen zu beschleunigen.
Durch die Analyse großer Datenmengen, die
Optimierung komplexer Systeme und die Entwicklung neuer Materialien kann KI
dazu beitragen, die Herausforderungen der Kernfusionsforschung zu meistern und
die Fusion als Energiequelle der Zukunft zu etablieren.
Die Vorteile der Nutzung von KI in der
Kernfusionsforschung sind folgende:
- Beschleunigung der Forschung: KI
ermöglicht es, komplexe Probleme schneller zu lösen und neue
Erkenntnisse zu gewinnen.
- Erhöhung der Genauigkeit: KI-Modelle
können präzisere Vorhersagen treffen und die Genauigkeit von
Simulationen verbessern.
- Entdeckung neuer Phänomene: Durch die
Analyse großer Datenmengen können mit KI neue, unerwartete
Phänomene entdeckt werden.
- Optimierung von Prozessen: KI kann dazu
beitragen, die Effizienz von Fusionsreaktoren zu steigern und die Kosten zu
senken.
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Gemeinsame Herausforderungen
und KI-Lösungen
Unabhängig von den
beschriebenen spezifischen Fusionskonzepten gibt es einige gemeinsame
Herausforderungen, die von KI adressiert werden:
Datenanalyse: Alle Fusionsexperimente erzeugen
riesige Mengen an Daten.
KI kann diese Daten analysieren, um Muster zu erkennen und
neue Erkenntnisse zu gewinnen.
KI kann komplexe Simulationen von Fusionsplasmen
durchführen, um das Verhalten des Plasmas besser zu verstehen und zu
optimieren.
KI kann verschiedene Parameter eines
Fusionsreaktors optimieren, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu
minimieren.
KI-Modelle können Instabilitäten im Plasma
frühzeitig erkennen und Maßnahmen zur Stabilisierung einleiten. Dies
trägt dazu bei, die Lebensdauer von Fusionsreaktoren zu verlängern
und Ausfälle zu vermeiden.
KI kann bei der Entwicklung neuer Materialien
für Fusionsreaktoren unterstützen, die extremen Bedingungen
standhalten müssen.
Durch das Screening großer
Materialdatenbanken können potenzielle Kandidaten für
Wandmaterialien oder Supraleiter identifiziert werden.
Automatisierung von Experimenten
KI-basierte Systeme können Experimente in
Fusionsanlagen automatisieren und optimieren. Dadurch können mehr Daten in
kürzerer Zeit gesammelt und analysiert werden, was die Forschung
beschleunigt... |
Kernfusionsreaktoren: bald
Realität?