Die KI, die eine Sonne im Reaktor zähmt

Ein neuer Algorithmus vom MIT löst eines der größten Probleme der Kernfusion und macht sie endlich sicher.

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Der Traum von sauberer, unbegrenzter Energie aus Kernfusion rückt einen entscheidenden Schritt näher. Forscher des MIT haben ein KI-Modell entwickelt, das eine der größten Schwachstellen von Fusionsreaktoren beseitigt. Die neue Methode macht den Betrieb sicherer und zuverlässiger. Damit ebnet sie den Weg für den kommerziellen Einsatz der Technologie.

Das kritische Manöver des Abschaltens

Fusionsreaktoren vom Typ Tokamak halten Plasma gefangen, das heißer ist als der Kern der Sonne. Eine der heikelsten Phasen im Betrieb ist das kontrollierte Herunterfahren, der sogenannte Rampdown. Wird der Plasmastrom zu schnell oder falsch reduziert, kommt es zu Instabilitäten. Diese können die innere Wand der teuren Vakuumkammer schwer beschädigen.

Solche Störungen stellen ein erhebliches Betriebsrisiko dar und mindern die Zuverlässigkeit zukünftiger Kraftwerke. Bisherige Steuerungsmethoden waren oft nicht schnell oder präzise genug, um diese gefährlichen Situationen zuverlässig zu verhindern. Die Furcht vor Schäden bremste die Entwicklung kommerzieller Anlagen.

Hybride Intelligenz als Lösung

Die Forscher kombinierten maschinelles Lernen mit einem physikbasierten Simulator. Dieses hybride Modell kann das Verhalten des Plasmas während des Abschaltens präzise vorhersagen. Es wurde mit Daten aus mehreren hundert Experimenten am Schweizer TCV-Tokamak trainiert. Die KI erkennt bereits kleinste Abweichungen, die zu Störungen führen könnten.

Daraufhin generiert der Algorithmus automatisch eine korrigierte Steuerung für die Magnetfelder. Diese Anpassungen stabilisieren das Plasma in Echtzeit und verhindern Schäden. In Live-Tests führte die Methode zu deutlich schnelleren und störungsfreien Abschaltungen im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren. Das System lernt also, den Reaktor sicher an seine Leistungsgrenzen zu führen.

Effizienz ebnet den Weg zur Kommerzialisierung

Ein entscheidender Vorteil des neuen Ansatzes ist seine Dateneffizienz. Reine KI-Modelle würden riesige Mengen an experimentellen Daten benötigen, was extrem teuer und zeitaufwendig wäre. Dem hybriden Modell genügten bereits wenige hundert Versuche, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Diese Effizienz ist für die praktische Anwendung entscheidend.

Die Forschung wird von Commonwealth Fusion Systems unterstützt. Das Unternehmen arbeitet am Bau eines kompakten Fusionsreaktors, der einen Nettoenergiegewinn liefern soll. Eine zuverlässige Steuerung ist die Voraussetzung, um Fusionskraftwerke dauerhaft betriebsbereit zu halten und sie zu einer verlässlichen Säule der Energieversorgung zu machen.

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