Une université américaine crée un fonds d'amorçage pour l'énergie de fusion afin de soutenir quatre projets de recherche interdisciplinaires

L'Institut de recherche sur la fusion de l'Université du Texas à Austin (The University of Texas at Austin) a récemment lancé un fonds d'amorçage pour l'énergie de fusion, soutenant quatre projets de recherche interdisciplinaires. Ces projets réuniront des équipes de physique des plasmas, d'ingénierie et de sciences computationnelles pour étudier les problèmes de contrôle, de matériaux, de confinement des particules et de simulation du plasma de bord auxquels sont confrontés les dispositifs de fusion tels que les tokamaks.

Ce fonds est cofinancé par l'Institut de recherche sur la fusion de l'Université du Texas à Austin (Institute for Fusion Studies, IFS), l'Institut Oden pour l'ingénierie computationnelle et les sciences (Oden Institute for Computational Engineering and Sciences) et l'École d'ingénierie Cockrell (Cockrell School of Engineering). Chaque projet est dirigé par un chercheur principal de l'Institut Oden ou de l'École Cockrell, assisté d'un co-chercheur principal de l'Institut de recherche sur la fusion, et soutiendra un étudiant diplômé pour une recherche de deux ans.

Ces dernières années, la recherche et le développement en énergie de fusion n'ont cessé de s'intensifier. Le Département de l'énergie des États-Unis (DOE) soutient ces recherches par le biais de mécanismes tels que le moteur de recherche sur l'innovation en fusion (Fusion Innovation Research Engine, FIRE), auquel participent déjà des chercheurs de l'Institut de recherche sur la fusion de l'Université du Texas à Austin dans deux projets collaboratifs. Le DOE a également lancé le programme « Genesis » pour soutenir les universités, les laboratoires nationaux et l'industrie dans l'utilisation de l'intelligence artificielle afin d'accélérer la commercialisation de la fusion.

Parmi les quatre projets financés, trois se concentreront sur l'exploration de modèles d'agents d'intelligence artificielle, utilisant des données d'entraînement pour remplacer une partie des calculs haute fidélité à grande échelle et chronophages, afin de réduire les coûts de calcul et le temps tout en préservant la précision des résultats.

Dans le domaine du contrôle des plasmas, l'équipe de recherche prévoit de construire un modèle de jumeau numérique du plasma du tokamak basé sur des mesures indirectes et éparses, afin d'obtenir en temps réel la forme tridimensionnelle, la position et d'autres paramètres clés du plasma, et de les utiliser pour optimiser le contrôle des bobines magnétiques. Ce projet implique Diego del-Castillo-Negrete de l'Institut de recherche sur la fusion, ainsi qu'Omar Ghattas de l'Institut Oden et de l'École Cockrell, avec pour objectif de développer des outils d'optimisation de contrôle en temps réel plus rapides et plus fiables. Les chercheurs espèrent tester ces modèles à l'avenir sur des dispositifs tels que le tokamak à configuration variable de Lausanne, en Suisse (TCV), ou le tokamak DIII-D de General Atomics.

Dans le domaine des matériaux des composants face au plasma, l'équipe de recherche utilisera des simulations sur grands ordinateurs pour sélectionner des matériaux candidats en alliages métalliques liquides. À l'intérieur du réacteur de fusion, le plasma génère d'intenses flux de chaleur, des radiations et des particules énergétiques qui peuvent endommager les parois et autres composants face au plasma. Un métal liquide unique ne pouvant pas satisfaire simultanément toutes les exigences de performance, les chercheurs évalueront le comportement d'alliages formés par des métaux liquides tels que le lithium, l'indium, le gallium et l'étain avec d'autres matériaux, et utiliseront les données de simulation pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique afin de prédire le comportement des matériaux sur des échelles de temps plus longues. Ce projet implique David Hatch, Narayana Aluru, Yuanyue Liu, entre autres.

Dans le domaine du confinement des particules alpha, les chercheurs développeront des modèles d'agents d'intelligence artificielle pour suivre les trajectoires des particules alpha énergétiques. Les fuites de particules alpha peuvent affecter la température et la densité nécessaires au plasma pour maintenir la fusion. Les simulations traditionnelles des trajectoires des particules sont coûteuses en calcul, ce qui rend difficile leur itération répétée aux premiers stades de la conception. L'équipe du projet espère que le nouveau modèle améliorera l'efficacité de calcul de plus d'un ordre de grandeur, permettant d'intégrer plus tôt l'évaluation du confinement des particules alpha dans le processus d'optimisation de la conception des dispositifs de fusion.

Le quatrième projet se concentre sur la région du bord du plasma du tokamak, à savoir la simulation de la couche de dérive (scrape-off layer). Le divertor joue le rôle d'évacuer l'excès de chaleur et les particules énergétiques, et sa conception nécessite une compréhension précise du comportement du plasma de bord. En raison de la complexité des processus physiques dans cette région, les simulations haute précision existantes sont souvent coûteuses en calcul. L'équipe de recherche prévoit d'introduire de nouvelles méthodes numériques pour développer des outils de simulation haute précision plus rapides et plus économiques, fournissant un soutien à la conception du plasma de bord et du divertor des réacteurs de fusion.