Tecnologia Científica

Físicos de plasma apresentam um manifesto para o futuro orientado a dados do campo
Pesquisas sobre a física extrema do espaço, fusão nuclear e fenômenos fundamentais podem ser transformadas por big data e IA, dizem os cientistas.
Por Hayley Dunning - 23/05/2021


Cortesia

Tirar proveito da vasta quantidade de dados gerados por novos experimentos de física de plasma mais poderosos e mais rápidos pode revolucionar o campo, dizem o grupo de físicos hoje na Nature .

"[Aprendizado de máquina] oferece a oportunidade de reduzir o tempo e o esforço necessários para adquirir dados, além de acelerar o processo de análise e fornecer novos caminhos para investigação".

Dr. Brendan Kettle

Os cientistas, de todo o Reino Unido, EUA e Europa, incluindo Imperial College London, estabeleceram o estado atual do campo e o que precisa ser feito para adotar abordagens baseadas em dados e aprendizado de máquina e acelerar pesquisas e aplicações de plasma.

Essas aplicações incluem a produção de fusão nuclear - uma fonte de energia limpa e potencialmente muito poderosa, que se mostrou difícil de controlar. Com a inteligência artificial no comando, existe a possibilidade de analisar e refinar os experimentos de fusão em taxas muito mais rápidas do que os pesquisadores humanos podem atingir.

O coautor, Professor Steven Rose , do Departamento de Física do Imperial, observou que a Perspectiva da Natureza começa: “Definir os controles para o coração do Sol 'encorajou um artigo de 2004, (riff de uma canção do Pink Floyd de 1968), descrevendo o futuro brilhante do uso de experimentos baseados na Terra para criar condições semelhantes às do Sol em laboratório.

“Dezessete anos depois, avanços substanciais foram feitos neste programa de pesquisa. Uma questão que está surgindo, entretanto, é quem deveria estar no controle - humanos ou inteligências artificiais?”

AI assume o controle

O plasma é o quarto estado da matéria, compreendendo matéria superaquecida que se torna ionizada. O plasma em temperaturas e densidades extremas é encontrado no espaço, incluindo no coração das estrelas, incluindo estrelas de nêutrons e anãs brancas, e em torno de buracos negros, além de ser importante no Universo inicial. Também pode ser usado para criar formas exóticas de matéria, como novas formas de gelo e hidrogênio metálico.

Tentamos recriar essas condições em laboratórios na Terra usando lasers poderosos para manipular a matéria, em um campo conhecido como Física de Densidade de Alta Energia (HEDP). No entanto, pode ser difícil de controlar, já que o plasma nessas condições age de maneiras muito imprevisíveis. Eles geralmente são 'não lineares', o que significa que mesmo pequenas mudanças em um parâmetro, como a temperatura, podem causar grandes diferenças nas propriedades do plasma.

É aqui que entram o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA). Os pesquisadores muitas vezes desejam criar um estado específico no plasma - como imitar o Sol ou produzir uma reação de fusão constante para coletar energia - mas há muitos parâmetros possíveis para controle, e os dados sobre como o plasma está reagindo às mudanças estão em muitas formas diferentes.

Isso torna difícil para os humanos compreenderem tudo de uma vez e fazer os ajustes necessários, mas a IA pode. Uma equipe do Imperial e do Centro de Laser do Conselho de Instalações de Ciência e Tecnologia já demonstrou que uma IA pode assumir o controle de um poderoso acelerador de plasma e otimizá-lo muito mais rapidamente do que um operador humano.

Mais experimentos e mais resultados de pesquisa

Coautor da perspectiva da Natureza , Dr. Brendan Kettle , do Departamento de Física do Imperial, disse: “O aprendizado de máquina está se tornando uma ferramenta poderosa e versátil em física experimental. Ele oferece a oportunidade de reduzir o tempo e o esforço necessários para adquirir dados, bem como agilizar o processo de análise e fornecer novos caminhos para investigação. No longo prazo, isso significa mais experimentos e mais resultados de pesquisa. ”

"A inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão apenas começando a ser aplicados à Física de Alta Densidade de Energia e nosso artigo mostra como vemos essa nova era se desenvolvendo nos próximos anos".

Professor Steven Rose

O professor Rose acrescentou: “Inteligência artificial e aprendizado de máquina estão apenas começando a ser aplicados à Física de Alta Densidade de Energia e nosso artigo mostra como vemos essa nova era se desenvolvendo nos próximos anos”.

Os autores afirmam que aproveitar as vantagens da IA ​​e do aprendizado de máquina nos próximos anos é crucial, à medida que novos experimentos on-line usam lasers mais potentes do que antes ou são menos energéticos, mas capazes de "disparar" com muito mais frequência, produzindo enormes volumes de dados . Por exemplo, o novo Linac Coherent Light Source da Universidade de Stanford, EUA, pode coletar cerca de 70 GB de dados por minuto.

Espera-se que a IA e o aprendizado de máquina sejam capazes de descobrir padrões e interações complexos nesses dados que não apenas ajudem a melhorar os experimentos, mas também ajudem os pesquisadores a atualizar seus modelos teóricos do que está acontecendo dentro desses plasmas.

Esses insights também ajudarão a informar a direção futura do campo, e quais tipos de instalações precisam ser construídas a seguir, para acessar novas áreas interessantes da física de alta densidade de energia.

Os pesquisadores recomendam maneiras de garantir que a promessa da física de alta densidade de energia baseada em dados seja cumprida, incluindo treinamento em ciência de dados para a próxima geração de pesquisadores, ciência aberta em código e compartilhamento de dados e construção de diagnósticos e análise de dados em experimentos usando as instalações mais recentes .

 

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