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Durchbruch in der Kernfusion mit neuem KI-Modell

Moritz Grumbach - Profilbild Orange

Mit der neuen Technologie, die anhand von realen Daten trainiert wurde, können Probleme vorausgesagt und behoben werden.

Ein Bild eines Teilchenbeschleunigers in einer Start-up-Institution.
November 25, 2024

Forschende der Princeton Universität haben einen großen Durchbruch in der Kernfusionstechnologie erzielt. Sie haben ein Quantum KI-Modell entwickelt, das eines der größten Hindernisse für die Erzeugung von Fusionsenergie aus den Weg räumen könnte: das Problem der sogenannten Plasmainstabilität in den Donut-förmigen Reaktoren der Anlage, auch Tokamaks genannt. Diese Reaktoren nutzen Magnete, um Plasma – den eigentlichen Brennstoff für die Fusion – zusammenzudrücken und in Bewegung zu halten. Das Plasma muss ständig in einer bestimmten Form gehalten werden, um eine dauerhafte Fusionsreaktion zu ermöglichen. Aber selbst kleine Störungen im magnetischen Feld können dazu führen, dass das Plasma entweicht und die Reaktion abbricht.

Das neue KI-Modell der Forscher kann sogenannte „Tearing Mode“-Instabilitäten vorhersagen, die auftreten, wenn das Plasma zu entweichen beginnt, und zwar ungefähr 300 Millisekunden, bevor sie wirklich geschehen. Obwohl das nicht nach viel klingt, ist diese Zeit ausreichend, um das Plasma unter Kontrolle zu bringen und die Reaktion aufrechtzuerhalten. Die Technologie wurde am DIII-D National Fusion Facility in San Diego getestet, wo sie mit Erfolg die Leistung bzw. die Form des Plasmas steuern konnte, um es stabil zu halten. Das eigentlich Vielversprechende dabei ist, dass das Modell nicht mit theoretischen Berechnungen, sondern mit realen Daten trainiert wurde.

Dieser Fortschritt ist deshalb bedeutend, weil er in Zukunft nicht nur die erwähnten Instabilitäten unterdrücken kann, nachdem sie aufgetreten sind, sondern sie nun entsprechend vorhersehen und vermeiden kann. Dies könnte die Kosten und Risiken von Fusionsreaktoren erheblich reduzieren, die bisher anfällig für kostspielige Schäden durch Plasmastörungen waren. Das KI-Modell lernt dabei aus echten Daten früherer Fusionsversuche und findet optimale Wege, um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten, ohne Instabilitäten zu verursachen.

Obwohl „Tearing Mode“-Instabilitäten nur eine von mehreren Formen der möglichen Plasmastörungen sind, stellen sie eine der größten Herausforderungen auf dem Weg zu sauberer, unbegrenzter Fusionsenergie dar. Die Forscher sind optimistisch, dass ihre Technologie weiter verfeinert und auf andere Reaktoren angewendet werden kann, um Reaktionszeiten zu optimieren und Energie effizienter zu erzeugen. Dies zeigt das große zukünftige Potenzial von KI auch im Energiesektor und markiert einen großen Schritt in Richtung der Kernfusion als real nutzbarer Energiequelle.

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Moritz Grumbach

Hallo, ich bin Moritz. Ich habe zwei Startups mit Millionenumsätzen gegründet, war Digitalberater bei Ernst & Young und Lehrbeauftragter für Innovation & Entrepreneurship an einer deutschen Hochschule. Heute begleite ich unter der Marke DeinStartup.Coach bundesweit Gründer*innnen beim Aufbau ihres Unternehmens.

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