AIが核融合実験の成功を74％の確率で予測——LLNLが新モデルで研究を加速

核融合エネルギーの実現に向けた一歩として、ローレンス・リバモア国立研究所の科学者たちが、人工知能（AI）を活用した新しい予測モデルを開発した。この深層学習モデルは、2022年に国立慣性閉じ込め融合施設（NIF）で実施された核融合実験の結果を74％の確率で正しく予測した。この成果は、AIが従来のスーパーコンピュータでは扱いきれない複雑な物理パラメータを高精度でカバーできることを示しており、実験設計のスピードアップに貢献する可能性がある。 核融合は、太陽で起こる現象と同じように原子核を融合させてエネルギーを生成する技術で、放射性廃棄物がほとんど発生せず、安全かつ持続可能なエネルギー源として期待されている。一方で、実現には極めて高コストで複雑な実験が繰り返され、従来のシミュレーションでは全ての物理現象を正確に再現できず、新規設計の結果を予測することが困難だった。 研究チームは、15万件以上のコンピュータシミュレーションデータを基に、深層ニューラルネットワークを訓練。さらに、ベイズ推論という統計的手法を用いて、仮想実験データと実際の実験結果を統合することで、未検証の実験条件に対しても高精度な予測を可能にした。論文では、「このモデルは、データと複雑な物理シミュレーションを融合し、実験的に未検証の領域における慣性閉じ込め融合（ICF）の性能を予測できる」と説明している。 このAIモデルにより、研究者は実験前に設計案の成功率を迅速に評価でき、無駄な実験の削減とコスト削減が見込まれる。核融合エネルギーの商業実用化は依然として長期的な課題だが、こうしたAIの活用は、限られたリソースの中で研究を加速させる画期的な手段となる。科学者たちの努力が、未来のクリーンで無限のエネルギーへの道を少しずつ開いていく。