DeepMind의 과학자들은 AI 소프트웨어를 위한 또 다른 실제 응용 프로그램을 찾았습니다.

그녀가 소유한 런던 기반 인공 지능 연구소 알파벳수요일에, 그것은 핵융합로 내부의 초고온 플라즈마를 제어하고 조각하기 위해 인공 지능 시스템을 훈련했다고 발표했습니다.

우주의 별에 동력을 공급하는 과정인 핵융합은 바닷물의 공통 요소인 수소를 분해하고 융합하는 과정을 포함합니다.

엄청난 양의 에너지를 방출하는 이 공정은 청정 에너지의 무한한 원천으로 묘사되어 왔지만 극복해야 할 많은 기술적 과제가 남아 있습니다.

여기 지구에서 과학자들은 토카막(전자기 코일로 둘러싸인 원형 모양의 용기)을 사용하여 우주 공간에서 발생하는 핵융합 반응을 재현하려고 시도합니다.

이 토카막의 자석은 태양의 핵보다 훨씬 뜨거운 휘발성 수소 플라즈마를 “포함”하는 데 사용됩니다. 자기 코일 제어는 현재 여러 층의 복잡한 제어 시스템을 필요로 합니다.

DeepMind의 제어 팀 책임자이자 책 A의 공동 저자인 Martin Redmiller 네이처 저널에 게재된 논문 수요일에 그는 CNBC에 이것이 “정말 복잡한” 통제 문제라고 말했습니다.

DeepMind는 스위스 로잔에 있는 대학인 EPFL의 Swiss Plasma Center와 협력하여 자석을 제어하고 초당 수천 번 전압을 변경할 수 있는 AI 강화 학습 시스템을 개발했다고 밝혔습니다.

학습 향상딥마인드가 특히 강조하는 AI 훈련 기술은 주어진 상황에서 보상을 얻을 기회를 최대화하기 위해 특정 행동을 취하도록 AI를 프로그래밍하는 것을 포함한다. 다시 말해, 알고리즘은 이러한 사전 프로그래밍된 보상을 찾아 작업을 완료하도록 “학습”합니다.

가상 시뮬레이터에서 개발된 익명의 AI DeepMind는 Tokamak Variable Formation으로 알려진 스위스 플라즈마 센터의 tokamak에서 약 100번 사용되었습니다. 자석은 2초 동안 토카막을 제어하며, 이는 원자로가 예열되기 전에 작동할 수 있는 최대 시간입니다.

DeepMind에서 약 10-20명이 EPFL에서 약 5-10명과 함께 AI 시스템 작업을 했습니다.

스위스 플라스마 센터의 연구 과학자인 페데리코 펠리치는 CNBC에 “내가 보기에 핵융합은 우리가 우주 전체에서 가지고 있는 가장 기본적인 에너지원 중 하나”라고 말했다. “일단 우리가 이 기술을 실제로 마스터하면… 미래에 거의 무제한에 가까운 에너지를 얻을 수 있기 때문에 엄청난 위업입니다.”

이 연구에 참여하지 않은 Université de Liège의 Damien Ernst 교수는 이 연구가 현재까지 강화 학습의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나라고 환영하면서 “융합로의 개발을 크게 가속화하고 궁극적으로 글로벌 변화에 맞서 싸울 잠재력”

DeepMind는 종종 AI의 성배라고 불리는 인공 일반 지능을 해킹하기 시작했습니다.

체스나 바둑과 같은 게임을 마스터할 수 있는 인공지능 시스템 개발에 착수했다. 이제 그녀는 자신의 기술을 실제 응용 프로그램에 더 많이 적용하려고 합니다. 그리고 과학.

Google은 DeepMind의 AI에 대한 용도를 찾았지만 그 기술은 다른 곳에 널리 적용되지 않았습니다.

딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 성명을 통해 “AI가 과학적 진보를 가속화하고 생물학, 화학, 수학, 물리학 전반에 걸쳐 새로운 연구 분야를 개척할 수 있는 능력을 입증했다”고 말했다.

DeepMind는 100만 달러 이상의 연봉을 받을 수 있는 세계 최고의 AI 연구 과학자를 포함하여 전 세계적으로 약 1,000명의 직원을 고용하고 있습니다. 옥스포드, 케임브리지, 스탠포드, MIT와 같은 대학에서 박사 학위를 자주 가지고 있는 이 유명한 사람들은 페이스북, 애플, 아마존, 마이크로소프트와 같은 거대 기술 회사에서도 추구하기 때문에 그런 종류의 돈을 벌 수 있습니다.