29 мая 2019

Объявлены победители краудсорсингового конкурса МАГАТЭ по материалам для термоядерного синтеза

Заместитель Генерального директора и руководитель Департамента ядерных наук и применений МАГАТЭ Алду Малавази вручает награду конкурса МАГАТЭ по материалам для термоядерного синтеза руководителю группы по моделированию и основам взаимодействия плазмы с материалами Института физики плазмы Макса Планка Удо фон Туссену

В октябре 2018 года группа из четырех ученых из Института физики плазмы Макса Планка и Вычислительного центра Макса Планка в Гархинге (Германия) выиграла краудсорсинговый конкурс МАГАТЭ по визуализации, анализу и моделированию материалов для строительства термоядерных реакторов.

Термоядерный синтез — ядерная реакция, которая питает энергией солнце, — может в конечном итоге стать практически неиссякаемым источником дешевой и экологически чистой, безуглеродной энергии, где в качестве топлива будут использоваться получаемые из воды и лития изотопы водорода. Однако, чтобы сделать получение энергии с помощью термоядерного синтеза возможным в коммерческих масштабах, нужно решить ряд сложных технологических проблем, таких как защита стенок и других компонентов корпуса реактора от воздействия экстремально высоких температур и высокоэнергетических частиц.

Четырнадцать групп исследователей из десяти стран провели моделирование повреждения стенок реактора высокоэнергетическими нейтронами, высвобождающимися в результате термоядерной реакции, и представили новаторский анализ полученных результатов. Критериями оценки представленных результатов была их научная ценность, новизна самого алгоритма или его использования в области материаловедения, а также полезность визуализации и ее предполагаемое воздействие.

«Некоторые из представленных материалов были исключительными: как будто на футбольный матч районного первенства приехала команда — чемпион мира», — отмечает Сергей Дударев, руководитель Программы по материаловедению Управления по атомной энергии Соединенного Королевства и один из инициаторов конкурса.

Члены победившей команды — Удо фон Туссен, Хавьер Домингес, Маркус Рампп и Микеле Компостелла — впервые использовали существующий метод из сферы машинного обучения и науки о данных для идентификации и классификации структур дефектов в моделируемых поврежденных кристаллах.

«Это решение представляет собой новый и эффективный способ автоматической классификации дефектных структур, что позволяет определить в количественных показателях общие факторы и различия между материалами, — отмечает Арьян Конинг, руководитель Секции ядерных данных МАГАТЭ. — В контексте изучения материалов для изготовления вакуумной камеры термоядерного реактора, подобного ИТЭР, этот способ позволяет эффективно измерить, классифицировать и визуализировать ущерб, нанесенный конкретному материалу высокоэнергетическими нейтронами, которые высвобождаются в термоядерном реакторе. Поиск подходящего материала для первой стенки корпуса реактора — это очень важный шаг на пути к сооружению жизнеспособного термоядерного реактора».

По сравнению с существующими методами этот подход обладает рядом преимуществ, включая следующие:

  • возможно автоматическое выявление и классификация новых или неожиданных видов дефектов;
  • в его основе лежит комбинация надежных и ясных алгоритмов, используемых в науке о данных;
  • можно различать настоящие дефекты и небольшие, временные деформации, вызванные перемещением атомов под воздействием температуры;
  • этот метод можно применять достаточно быстро в ходе нарастания моделируемого повреждения с течением времени, что позволяет лучше понять, как дефекты формируются, сочетаются между собой и в некоторых случаях в итоге исчезают, когда атомы возвращаются на свое первоначальное место в кристаллической решетке.

Вплоть до недавнего времени выявление и классификация дефектов требовали очень много усилий и времени и поэтому в основном проводились только в конце молекулярного моделирования. Но новый алгоритм может применяться на каждом этапе моделирования кристаллических дефектов, что может стать источником новых данных о том, когда определенные виды дефектов возникают и когда они исчезают. Это дает гораздо больше информации о системе, которая до настоящего момента была фактически недоступна, а также позволяет отличать те виды дефектов, которые, скорее всего, станут постоянными, от временных дефектов.

«Мы надеемся, что наш подход позволит существенно ускорить имитационный анализ моделирования молекулярной динамики, — говорит Туссен. — Вычислительные мощности растут, а возможности для выполнения операций вручную ограничены. Передача тех или иных задач от человека компьютеру способствует ускорению научного прогресса».

Он добавил, что код будет предоставлен победителями любой заинтересованной стороне на безвозмездной основе и на условиях открытого исходного кода. Код может использоваться другими учреждениями и экспертами — в основном в области материаловедения — для анализа результатов проводимого ими моделирования, в частности связанного с радиационным повреждением твердых веществ.

Конинг отметил, что МАГАТЭ планирует развивать успех этого конкурса и разработать приложение распределенной обработки, которое смогут загружать добровольцы для проведения моделирования ущерба, наносимого материалам для термоядерного синтеза. Теоретически это может существенно ускорить анализ новых материалов, которые потенциально могут использоваться для строительства термоядерных реакторов, а также способствовать дальнейшему расширению понимания поведения таких материалов в экстремальных условиях.