Proxima Fusion (Allemagne) publie une nouvelle référence pour la conception des bobines de stellarator

Récemment, l'entreprise allemande de développement de dispositifs stellarator Proxima Fusion a officiellement publié un ensemble de données ouvert et un benchmark d'apprentissage automatique nommé CoilStellaration. Ce résultat transforme avec succès le problème inverse sous-déterminé complexe de la déduction des bobines à partir du champ magnétique cible en une tâche de génération ouverte et comparable pilotée par les données, marquant une étape clé vers une conception commercialisable et industrialisable des stellarators.

Pour que le stellarator accède à la fusion commerciale, outre la résolution du problème d'optimisation de la configuration du plasma, il est indispensable de surmonter le défi pratique de la conception des bobines produisant le champ magnétique de confinement. La déduction des bobines à partir du champ magnétique cible étant un problème inverse sous-déterminé classique, une infinité de géométries de bobines peuvent produire le même champ magnétique. À cette fin, CoilStellaration, lancé par Proxima Fusion, comprend 177 341 ensembles de bobines de stellarator optimisés (soit 266 549 échantillons au total), couvrant des conditions représentatives allant des petits dispositifs expérimentaux aux machines à l'échelle d'un réacteur, et s'enchaîne avec ConStellaration développé conjointement auparavant, établissant ainsi une chaîne complète allant de la forme du plasma à la réalisation technique concrète des bobines.

En ce qui concerne la mise en œuvre technique et le cadre d'évaluation, cet ensemble de données est généré par un processus en deux étapes « démarrage rapide REGCOIL + optimisation formelle DESC », tout en équilibrant des contraintes techniques exigeantes telles que la précision du champ magnétique, la longueur totale des bobines, l'espacement entre bobines, la distance entre les bobines et le plasma, ainsi que la courbure maximale. Sa tâche de référence centrale exige que le modèle d'apprentissage automatique prédise l'ensemble complet des bobines en une seule propagation avant, sans dépendre de boucles d'optimisation coûteuses lors de l'inférence. Les tests de référence actuellement publiés montrent que cette conception est particulièrement exigeante et loin d'être saturée, offrant à la communauté scientifique mondiale une arène unifiée d'évaluation des performances.

Des experts du secteur soulignent que l'établissement de cette référence open source revêt une signification industrielle profonde : elle comprime non seulement l'exploration de conception des bobines, traditionnellement de l'ordre de plusieurs jours, à l'échelle de quelques heures, offrant un excellent point de départ « à chaud » pour les optimisations ultérieures, mais elle abaisse également considérablement le seuil d'entrée de la communauté de l'apprentissage automatique dans la conception technique de la fusion. En intégrant profondément les technologies d'IA de pointe à l'écosystème d'outils open source pour stellarators tels que DESC et SIMSOPT, CoilStellaration construit une infrastructure de conception solide pour des centrales de fusion stellarator constructibles et économiquement viables à l'échelle mondiale.