Souhrn
Umělá inteligence se stává klíčovým nástrojem při návrhu a optimalizaci pokročilých kosmických pohonů, včetně jaderných tepelných motorů a fúzních systémů. Výzkumníci zdůrazňují, že metody strojového učení, zejména reinforcement learning, umožňují řešit problémy, které přesahují lidskou intuici a tradiční výpočetní metody.
Klíčové body
- AI pomáhá optimalizovat návrh jaderných tepelných raketových motorů, které NASA zkoumala již v 60. letech v rámci programu NERVA.
- Reinforcement learning umožňuje simulovat a vylepšovat chování extrémně složitých fyzikálních systémů, jako je plazmové omezení ve fúzních reaktorech.
- Strojové učení identifikuje skryté vzory v datech, které nebyly explicitně trénovány, což urychluje vývoj nových pohonných konceptů.
- AI se stává nezbytným nástrojem pro plánování budoucích mise na Mars a mimo sluneční soustavu.
Podrobnosti
Výzkumný tým složený z inženýrů a postgraduálních studentů popisuje, jak AI transformuje oblast kosmického pohonu. Konkrétně se zaměřují na dvě oblasti: jaderný tepelný pohon a řízenou termojadernou fúzi. Jaderné motory, které využívají štěpnou reakci k ohřevu plynů a jejich následnému výfuku, nabízejí až dvojnásobnou účinnost oproti chemickým raketám. Nicméně jejich návrh je extrémně náročný kvůli tepelnému zatížení, materiálovým omezením a bezpečnostním požadavkům. AI, zejména prostřednictvím reinforcement learningu, dokáže prozkoumat obrovský prostor možných konfigurací a najít řešení, která by lidé přehlédli. Podobně v oblasti fúze AI pomáhá řídit nestabilní plazma v tokamacích nebo stelarátoru, což je klíčové pro udržení trvalé fúzní reakce. Tyto systémy generují obrovské množství dat v reálném čase, které AI zpracovává k prediktivnímu řízení magnetických polí.
Proč je to důležité
Efektivnější pohony znamenají kratší lety k Marsu (místo 6–9 měsíců možná 2–3 měsíce), nižší radiační zátěž pro posádku a možnost přepravovat větší náklady. AI tedy nepřímo podporuje udržitelnou lidskou přítomnost ve vesmíru. Z hlediska technologického ekosystému jde o další příklad, kdy AI překonává hranice tradičního inženýrství a vstupuje do oblastí s vysokými nároky na fyzikální přesnost a bezpečnost. Tento trend bude mít dopad i na pozemské aplikace, například v jaderné energetice nebo materiálovém výzkumu.
Zdroj: 📰 The Space Review
| 