QSTとNTT、核融合炉のプラズマ閉じ込め磁場を高精度で予測するAIを開発

量子科学技術研究開発機構(QST)とNTTの両者は3月17日、大型核融合装置のプラズマ閉じ込め磁場に適用するための、複数のAIを条件ごとに切り替えて活用するプラズマ予測手法を確立したと共同で発表した。

革新的な環境エネルギー技術の創出を目的として、QSTとNTTは2020年に連携協力協定を締結。今回の研究では、QSTはプラズマ制御の知見に基づくロジックの設計や物理解析コードの提供、核融合のために日欧共同で運用している世界最大のトカマク型超伝導プラズマ実験装置「JT-60SA」の実データへの適用を担当した一方で、NTTは、AIの技術提案やモデル設計を担当した。

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  JT-60SAの全景(出所:NTT Webサイト)

フランスでは現在、日本を含む30か国以上による国際協力プロジェクトとして、フュージョン(核融合)エネルギーの実現を目指す実験炉「ITER(イーター)」が建設中だ。ITERでは、核融合に必要な1億℃の高温プラズマを閉じ込める方式として、世界的に最も研究開発が進んでいる「トカマク方式」が採用されている。この方式では、プラズマ自身に大電流を流すことで発生する磁場を利用してプラズマを閉じ込める仕組みであるため、安定した核融合反応を持続させるにはプラズマ中に常に電流を流し続ける必要があるが、プラズマ中の電流や圧力などが原因で、プラズマの不安定性が引き起こされる可能性があった。ITER計画の次の段階として、フュージョンエネルギーの実用化に向けた原型炉の建設と安定運転を実現するためには、このようなプラズマの不安定性を事前に予測し、適切に制御する技術が不可欠となる。そのため、プラズマの制御に必要となる閉じ込め磁場を、計測された信号からリアルタイムかつ高精度に再構築する手法の確立が重要な課題となっていた。