太陽のコアより熱いプラズマをAIが制御！核融合発電の未来を切り拓く新フレームワーク「PACMAN」の衝撃 プリンストン大学
次世代の夢のクリーンエネルギーとして世界中で研究が進められている「核融合発電」。しかし、その実現には太陽の中心部よりも高温なプラズマを安定して閉じ込めるという、極めて難易度の高い技術が必要です。この課題に対し、米国エネルギー省（DOE）のプリンストンプラズマ物理学研究所（PPPL）とプリンストン大学の研究チームは、人工知能（AI）を用いてミリ秒（千分の一秒）単位の意思決定を行い、核融合システムを安全に制御する画期的なソフトウェアフレームワークを開発しました。
「PACMAN（Prediction And Control using MAchiNe learning：機械学習を用いた予測と制御）」と名付けられたこのAIフレームワークは、科学誌『Nuclear Fusion』で発表され、実際の核融合施設での実証実験でも目覚ましい成果を挙げています。本記事では、核融合エネルギーの実用化を大きく前進させる「PACMAN」の仕組みと、それがもたらすインパクトについて詳しく解説します。
■ なぜ核融合に「ミリ秒単位のAI」が必要なのか？
核融合反応を持続させるためには、「トカマク型」と呼ばれる強力な磁場を用いたドーナツ状の装置内で、電気を帯びたガスである「プラズマ」を高温・高密度かつ安定した状態に保つ必要があります。しかし、プラズマは非常に気まぐれで予測が難しい「第4の物質」です。プラズマ内部で生じるわずかな乱れ（不安定性）は、わずか数千分の一秒という一瞬のうちに増幅し、核融合反応そのものを停止させてしまう危険性を持っています。
これまでは、プラズマの挙動を予測するために高度なコンピュータ・シミュレーションが用いられてきました。しかし、これらの計算には数日から数ヶ月を要するため、数分間しか稼働しない実際の実験中にリアルタイムで制御を行うことは不可能です。また、人間のオペレーターがどんなに集中して監視しても、反応できるのは「秒単位」が限界です。そこで白羽の矢が立ったのが、機械学習の圧倒的な処理スピードでした。
■ 4つの工程で動く超高速の「組み立てライン」
PPPLが開発したPACMANは、人間には到底真似できない約20ミリ秒という超高速のサイクルを何度も繰り返し実行し、プラズマの微小な変化を検知して瞬時にシステムを調整します。その仕組みは、以下のような4つの工程からなる「組み立てライン」に例えられます。
① データ収集：トカマク装置から、温度、密度、磁気信号などのリアルタイム測定値を集めます。
② エラーチェック：収集したデータに異常がないかを確認し、扱いやすい一つのパッケージにまとめます。
③ AIによる予測：複数のAIモデルが必要なデータを読み込み、プラズマの現在の状態や、数ミリ秒先に何が起こるかを予測します。
④ コマンド出力と安全管理：予測に基づいて、加熱ビームの調整などの最適なコマンド（指示）を計算します。ここで複数の指示が競合した場合は調整を行い、ハードウェアの厳格な安全基準を適用した上で、最終的な指示をトカマクに送信します。
このシステムの最大の強みは「モジュール式（部品を組み合わせる方式）」である点です。従来はAIモデルを用いた制御システムをゼロから構築する必要がありましたが、PACMANの柔軟な設計により、研究者は他のシステムに影響を与えることなく、新しいAIモデルを簡単に追加・交換できるようになりました。
■ 実際の核融合実験で証明された驚異的な能力
PACMANの真価は、机上の空論ではなく、サンディエゴにあるDOEのDIII-D国立核融合施設での5つの実際の実験で証明されました。実験において、PACMANは以下のような画期的な成果を達成しています。
・強化学習AIによる完全制御：試行錯誤によって訓練されたAIモデルが、プラズマ加熱システムを完全に自動制御することに成功しました。
・突発的なエネルギー放出の予測：プラズマの周辺部から発生する予期せぬエネルギーのバーストを正確に予測しました。
・「テアリングモード」の事前回避：これが最大の成果の一つです。「テアリングモード」と呼ばれる重大な不安定性を、発生の200ミリ秒前に予測し、未然に防ぐことに成功しました。従来のシステムでは発生後に検知して無理やり抑え込むため、プラズマの性能低下を余儀なくされていましたが、PACMANは「事前に予測して回避する」という理想的なアプローチを実現しました。
・複雑な加熱システムの同時制御：プラズマを加熱する6基の強力なマイクロ波ビーム（ジャイロトロン）を同時にリアルタイムで制御し、研究者が設定した複雑な目標を達成しました。これまでこれを実現するアルゴリズムは存在しませんでした。
■ 人間とAIの協調が描くクリーンエネルギーの未来
「AIにすべてを任せるのは危険ではないか？」と思うかもしれませんが、研究チームは「人間が常に主導権を握っている」と強調しています。どんなにAIが高度な提案をしても、PACMANの出力ステージに設けられた安全リミッターが、ハードウェアの限界を超える危険な指示を確実にブロックします。また、最終的な制御の目標パラメータを設定するのは常に人間の物理学者です。
さらに、PACMANの導入は研究開発のスピードそのものも劇的に向上させました。最初のAIモデルの組み込みには数ヶ月を要しましたが、2つ目のモデルはわずか数日で導入できたといいます。この圧倒的な開発サイクルの速さにより、研究者は新しいアイデアをすぐにテストし、改良することが可能になります。
PACMANは特定の装置に依存しない汎用性を持っています。そのため、将来的にサイズや形状が異なる様々なトカマク炉や、まだ設計されていない次世代の核融合炉にも応用可能です。単なる「一回限りのAIデモンストレーション」にとどまらず、世界の核融合研究コミュニティ全体が共有・発展させることができる「インフラ」として、PACMANは無限のクリーンエネルギー実現に向けた大きな起爆剤となるでしょう。
詳細内容は、プリンストン大学が提供する元記事を参照してください。
【引用元】
【読み上げ】
VOICEVOX 青山龍星/No.7
