核融合の未来が、AIと磁場の協奏で一歩前へ進みました。Google DeepMindとCommonwealth Fusion Systems（以下CFS）が手を組み、人工知能を使って核融合発電の実現を速める共同研究を発表したのです。小さなトカマク機「SPARC」を舞台に、クリーンで安全、ほぼ無尽蔵といえるエネルギーへの挑戦が始まります。

トカマクとは何か、手短に説明します

トカマクはドーナツ状の装置で、強い磁場で高温プラズマを閉じ込めます。プラズマは太陽のような状態で、条件が合えば核融合反応で大量のエネルギーを生みます。ここで目指す「ブレークイーブン」とは、発電したエネルギーが装置の維持に要するエネルギーを上回る点です。

SPARCとAIが描く景色

SPARCは高温超伝導磁石を使う小型トカマクです。高温超伝導磁石は、より強い磁場を比較的コンパクトに作れる材料を指します。CFSはSPARCで実用的な核融合エネルギーのマイルストーン到達を目指しています。AIはここで、設計や運転支援の新しい道具になります。プラズマの不安定な動きを予測し、最適な制御方針を導くことが期待されています。

TORAXと深層強化学習の力

EPFLのSwiss Plasma Centerの研究チームは、深層強化学習を使って磁場制御を学ばせ、複雑なプラズマ形状の安定化に成功しています。DeepMindはTORAXという高速で微分可能なプラズマシミュレーターをJAXで開発しました。JAXは数値計算を効率化するライブラリです。TORAXはCPUとGPUの両方で動き、AIと直結して最適化や制御研究を支えます。進化的探索などを組み合わせることで、運転シナリオの探索速度がぐっと上がります。

ブレークイーブンへ向けた実用的な工夫

SPARCでは、熱や電流、質量の流れがプラズマ中でどう相互作用するかを詳細にシミュレーションします。AIとTORAXの組合せは、運転パルスの設計や壁面への熱負荷分散の計画をより迅速にします。高出力運転では熱が壁近傍に集中しやすいため、磁場で熱を分散させる戦略も検討されています。AIはパルス設計と従来制御の微調整を同時に支援し、高性能運転の実現性を高めます。

共同研究の全体像と検証の重要性

DeepMindはCFSへの支援を通じて技術のブレイクスルーと商業化を後押しします。TORAXは過去のtokamakデータや高精度シミュレーションと照合して信頼性を高めています。EPFLなど学術機関との連携で検証と普及を進める方針です。こうしたオープンな協力は透明性を高め、世界中の研究者が成果を検証する機会を広げます。

これからと社会的な意味合い

AIと融合エネルギーの結びつきは、研究の速度を上げるだけでなく、将来の発電所が自律的に環境に適応する基盤を作ります。商用化までは時間が必要ですが、TORAXとAIの統合は設計・運用の意思決定を迅速化する可能性が高いです。想像してみてください。AIが炉の“目”と“頭脳”となり、安定運転の鍵を握る未来を。小さな一歩が、エネルギーの大きな変化につながるかもしれません。