Le cadre d'intelligence artificielle PACMAN des États-Unis réalise un contrôle à l'échelle de la milliseconde du plasma de fusion

Le cadre d'intelligence artificielle PACMAN, développé par des chercheurs du Laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL) du Département de l'énergie des États-Unis et de l'Université de Princeton, a fait l'objet de cinq validations expérimentales dans des systèmes expérimentaux de fusion réels. Ce cadre peut effectuer le traitement des données, la prédiction d'état et la sortie d'instructions de contrôle en environ 20 millisecondes, afin de faire face aux instabilités à évolution rapide dans le plasma de fusion.

Il s'agit d'une représentation artistique du cadre d'intelligence artificielle du système de fusion PACMAN. (Source de l'illustration : Kyle Palmer / Service de communication du PPPL)

PACMAN signifie « Prédiction et Contrôle basés sur l'Apprentissage Machine ». La conception associée et les résultats expérimentaux préliminaires ont été publiés dans la revue *Nuclear Fusion*. L'équipe de recherche indique que la température, la densité et la stabilité du plasma dans les dispositifs tokamak nécessitent un réglage continu, et que des paramètres tels que les systèmes de chauffage, les aimants et l'injection de gaz peuvent tous influencer l'état de la décharge. Certaines perturbations du plasma peuvent se développer en l'espace de quelques millisecondes, ce qui rend difficile une réponse rapide par les opérations manuelles traditionnelles.

Le cœur de ce cadre consiste à connecter plusieurs modèles d'apprentissage machine et contrôleurs à une même boucle de contrôle. Le système collecte d'abord les données de mesure en temps réel du tokamak, notamment la température, la densité et les signaux magnétiques ; il vérifie ensuite les erreurs de données et effectue le tri ; les modèles d'apprentissage machine prédisent ensuite l'état actuel du plasma ou les changements imminents ; les contrôleurs calculent ensuite les instructions d'opération telles que le réglage des faisceaux de chauffage ; enfin, le module de sortie coordonne les conflits d'instructions entre les différents contrôleurs, exécute les limites de sécurité matérielles et envoie les instructions de contrôle au dispositif.

L'équipe de recherche a réalisé cinq expériences sur le dispositif tokamak de l'installation nationale de fusion DIII-D (DIII-D National Fusion Facility) aux États-Unis. Au cours de ces expériences, PACMAN a permis le contrôle du système de chauffage par un modèle d'intelligence artificielle entraîné par apprentissage par renforcement, a prédit les sursauts d'énergie au bord du plasma, a détecté et régulé les ondes de plasma pilotées par des particules à haute vitesse, et a également ajusté la densité et l'état de rotation du plasma pour les rapprocher des objectifs prédéfinis.

Dans l'une des expériences, le modèle d'apprentissage machine a prédit l'instabilité de déchirement (mode tearing) environ 200 millisecondes à l'avance, permettant au système d'ajuster l'état du plasma avant la formation de l'instabilité. Les chercheurs indiquent que les contrôleurs traditionnels ne peuvent généralement supprimer le mode tearing qu'après son apparition, ce qui peut entraîner une dégradation notable des performances du plasma. PACMAN a également contrôlé simultanément six gyrotrons du dispositif DIII-D, en ajustant en temps réel l'orientation des miroirs et la puissance des gyrotrons pour atteindre les objectifs de contrôle prédéfinis.

Les chercheurs soulignent que PACMAN ne signifie pas que l'intelligence artificielle remplace entièrement les opérations humaines. Ce cadre intègre des limites de sécurité matérielles et opérationnelles, et les suggestions de contrôle proposées par les modèles d'intelligence artificielle doivent être exécutées dans les limites établies ; après chaque expérience, les physiciens examinent également les données et ajustent en conséquence les paramètres de contrôle de l'expérience suivante.

Grâce à l'architecture modulaire de PACMAN, de nouveaux modèles d'apprentissage machine et contrôleurs peuvent être intégrés au système sans affecter les autres modules. L'équipe de recherche estime que cette approche pourrait être étendue de DIII-D à des tokamaks de différentes tailles, configurations et dispositions de diagnostic, fournissant ainsi une base logicielle réutilisable pour les recherches futures sur le contrôle du plasma de fusion.