Supraleitender neuronaler Chip verarbeitet eine Million Fusionsplasma-Proben pro Sekunde
Forscher des Brookhaven National Laboratory und von Great Sky entwerfen einen vom Gehirn inspirierten Prozessor, der Reaktorinstabilitäten in Echtzeit erkennt
Von Giovanni Sapere
2 Min. LesezeitHuman-Edited, AI-Assisted
Automatisch aus dem englischen Original übersetzt Original lesen
Wissenschaftler des Brookhaven National Laboratory des US-Energieministeriums haben in Zusammenarbeit mit dem Princeton Plasma Physics Laboratory und dem Colorado-Hardwareunternehmen Great Sky einen supraleitenden neuronalen Chip entwickelt, der rund eine Million Plasma-Proben pro Sekunde analysieren kann. Die Hardware nutzt Prinzipien der künstlichen Intelligenz und vom Gehirn inspirierte Schaltkreise für die Echtzeitsteuerung in Fusionsreaktoren.
Vom Gehirn inspirierte Schaltkreise für extreme Umgebungen
Die Überwachung der überhitzten Materie in einem Tokamak erfordert Datenverarbeitungsgeschwindigkeiten, die die physikalischen Grenzen herkömmlicher Siliziumchips ausloten. In Magnetfusionsanlagen erreicht ionisiertes Gas Temperaturen zwischen 180 und 270 Millionen Grad Fahrenheit, wodurch Bedingungen entstehen, die zu schneller Turbulenz neigen, die sofort angepasst werden muss, um Störungen zu vermeiden. Um dies zu bewältigen, entwarfen Forscher am Brookhaven National Laboratory eine spezialisierte Rechnerarchitektur, die biologische neuronale Bahnen mit supraleitenden Schaltkreisen nachahmt, und entwickelten damit eine bahnbrechende Erfindung für die Verarbeitung mit künstlicher Intelligenz, wie Interesting Engineering berichtet.
„Dieser Chip nahm Daten direkt aus einem Tokamak mit Millionen von Proben pro Sekunde auf und hielt Schritt.“
— Steven Cowley, Direktor des Princeton Plasma Physics Laboratory
Tokamak-Tests und Störungsvorhersage
Die Hardware wurde anhand von Betriebsmessungen bewertet, die in der DIII-D National Fusion Facility aufgezeichnet wurden, einer Versuchsanlage, die von General Atomics in San Diego, Kalifornien, betrieben wird. Bei Labortests verarbeitete der Chip echte Plasmasignale mit einer Rate von einer Million Proben pro Sekunde und zeigte damit die Fähigkeit, anormales Verhalten zu erkennen, bevor größere Betriebsstörungen entstanden. Über physische Tokamak-Daten hinaus testete das Forschungsteam das System mit synthetischen Daten, die von TORAX erzeugt wurden, einem algorithmischen Kern-Transport-Simulator der Fusionsabteilung von Google DeepMind, und bestätigte, dass der Prozessor den Beginn interner Sägezahn-Instabilitäten erkennen konnte.
Skalierung der Hardware-Architektur
Laut Hersteller Great Sky handelt es sich bei dem Gerät um seinen bisher größten hergestellten supraleitenden neuronalen Prozessor. Über die Kernfusionssteuerung hinaus könnte die zugrunde liegende Hardware-Innovation künftig bandbreitenintensive Anwendungen in der Cybersicherheit, in Weltraumsystemen, in der Hochgeschwindigkeits-Röntgenanalyse und im Quantencomputing unterstützen. Das Konsortium entwickelt derzeit eine Nachfolgeversion mit einem neuronalen Netz, das zehnmal größer ist als das aktuelle Design, und plant, die verbesserte Hardware Anfang 2027 in Brookhaven zu demonstrieren, bevor sie später im selben Jahr in der DIII-D-Anlage experimentell eingesetzt wird – ein wichtiger Meilenstein für Beobachter der Patentnachrichten im Bereich fortschrittliches Rechnen.
Lesen Sie auch bei The Patent: Kompakte Technik löst im Oktober 2026 Outdoor-Frust · Google-Willow-Prozessor senkt Quantenfehlerraten um das Vierzigfache
