یونیورسٹی آف روچسٹر کی لیبارٹری برائے لیزر انرجیٹکس (ایل ایل ای) دنیا کی معروف تعلیمی لیزر انسٹالیشن اومیگا لیزر سے لیس ہے۔ ایک نظر میں ، یہ روشنی کے ذرات اور پلازما کے ایک وسیع و عریض سنگ مرمر کی رن وے کی طرح لگتا ہے ، جو کسی چھوٹے سے کراس ہیر کے ہدف پر توجہ مرکوز کرنے سے پہلے کسی بیم کو تقسیم کرنے اور بڑھانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس کا بنیادی مشن فلکیاتی طبیعیات ، انتہائی جوہری پیمانے پر دباؤ پر ٹیسٹ کے مواد کو تلاش کرنا ہے ، اور فیوژن کی خلل انگیز تحقیق کو آگے بڑھانے کے لئے کام کرنا ہے۔
امریکی محکمہ برائے توانائی (ڈی او ای) قومی جوہری سلامتی انتظامیہ کی جانب سے 2024 کے ذریعے 3 503 ملین گرانٹ کی بدولت ، روچسٹر لیزر لیبارٹری نے ان تنقیدی مطالعات کے انعقاد کے لئے مثالی حالات پیدا کیے ہیں۔ لیزر لیب مہینے میں ایک بار فیوژن کے پیچیدہ تجربات کرتی ہے ، اور سائنس دانوں کو لیزرز کو برطرف کرنے اور ڈیٹا کو ریکارڈ کرنے کے تقریبا five پانچ مواقع ہوتے ہیں۔ ملٹی فزکس فیلڈ کمپیوٹر نقالی کے ذریعہ ، سائنس دان فیوژن پلازما ، ڈیزائن تجربات کے بارے میں گہری تفہیم حاصل کرنے اور نتائج کی ترجمانی کرنے کے قابل ہیں ، حالانکہ یہ نقالی تمام تجرباتی تفصیلات کو مکمل طور پر دوبارہ پیش نہیں کرسکتے ہیں۔
اس تجربے کا آغاز ایک پلاسٹک کیپسول سے ہوا جس میں منجمد ڈیوٹیریم ٹریٹیم ، جس میں قطر میں صرف ملی میٹر ، مطلق صفر سے 20 ڈگری کے درجہ حرارت پر ، "ایک سیکنڈ کے ایک ارب میں ، کیپسول کو ایک سیکنڈ میں کمپریسڈ کیا گیا ہے۔ انسانی بالوں کے تناؤ اور درجہ حرارت سے چھوٹا قطر 30 ملین ڈگری سے زیادہ تک بڑھ جاتا ہے۔ " اس عمل کو نہ صرف طبیعیات کے گہرے علم کی ضرورت ہوتی ہے ، بلکہ اس وقت ہونے والے تمام مظاہروں کی تفصیل سے پیمائش کرنے کے لئے جدید تشخیصی تکنیکوں کو بھی استعمال کرنا چاہئے۔
ان جدید تشخیصی تکنیکوں کے ذریعہ جمع کردہ اعداد و شمار کی دولت کو فائدہ پہنچانے اور امریکی فیوژن ریسرچ کو زیادہ وسیع پیمانے پر تیز کرنے کے لئے ، ایل ای ایل سائنس دان مصنوعی ذہانت (اے آئی) اور دیگر جدید کمپیوٹیشنل ٹیکنالوجیز کی طرف رجوع کر رہے ہیں۔
50 سال سے زیادہ عرصے سے ، ایل ایل ای فعال طور پر انرجیل قید فیوژن (آئی سی ایف) کے شعبے میں بنیادی چیلنجوں کو فروغ دینے اور ان سے نمٹنے کے لئے ہے۔ آئی سی ایف کو سائنسی برادری میں وسیع پیمانے پر تسلیم کیا جاتا ہے کیونکہ کنٹرولڈ تھرمونیوکلر فیوژن کے حصول کے لئے سب سے زیادہ امید افزا نقطہ نظر ہے اور یہ ایک صاف ستھرا ، قابل تجدید توانائی کی ٹیکنالوجی کی نمائندگی کرتا ہے۔
یونیورسٹی آف روچسٹر میں کمپیوٹر سائنس کے ایسوسی ایٹ پروفیسر کرسٹوفر کنان وضاحت کرتے ہیں ، "آئی سی ایف بنیادی طور پر ایک الٹا طبیعیات کا مسئلہ ہے ، جہاں سائنس دانوں کو لیزر اور ہدف کی عین مطابق خصوصیات کو الٹا کرنے کی ضرورت ہے۔"
اومیگا خود اگنیشن کے حصول کے لئے نہیں بنایا گیا تھا ، بلکہ لیزر سے چلنے والی براہ راست ڈرائیو فیوژن کی تفہیم کو آگے بڑھانے کے لئے تیار کیا گیا تھا۔ لیورمور نیشنل لیبارٹری میں قومی اگنیشن کی سہولت ، جو اومیگا سے 60 گنا زیادہ توانائی بخش ہے ، نے الٹا فزکس کے مسئلے کا حل تلاش کیا ہے اور 2022 میں پہلے ہی اگنیشن حاصل کرچکا ہے۔ اومیگا میں ہونے والی پیشرفت اور اگنیشن کے حصول سے اعدادوشمار کی ماڈلنگ پر انحصار ہوتا ہے۔ طبیعیات کے بارے میں ہماری مکمل تفہیم میں خلا کو پُر کرنے کے لئے۔
علم کا فرق جو نقالی اور تجربات کے مابین موجود ہے وہ طبیعیات کی پیچیدگی ، پیمائش کی حدود ، اور تحقیقی کوششوں کے وسیع دائرہ کار سے پیدا ہوتا ہے ، جس میں جوہری طبیعیات ، پلازما فزکس ، اور مادے کی سائنس کی تحقیق شامل ہے جو انتہائی حالات کے تحت کی گئی ہے۔ کمپیوٹر کے انتہائی جدید کوڈز۔
سب سے پہلے ، ہدف کا سوال ہے۔ اس تجربے کا آغاز کھوکھلی پلاسٹک کے دائرے سے ہوتا ہے جسے پن کی نوک پر رکھا جاسکتا ہے۔ ایل ای ایل محققین دائرہ بنانے اور اسے ہائیڈروجن آاسوٹوپس سے بھرنے کے لئے صحت سے متعلق ٹولز کا استعمال کرتے ہیں ، جو اس کے بعد مطلق صفر کے قریب ٹھنڈا ہوجاتے ہیں۔ منجمد کرنے کے عمل کی وجہ سے ہائیڈروجن پلاسٹک کے شیل کے اندر برف کی ایک پرت تشکیل دیتا ہے۔
ایل ایل ای ریسرچ ٹیم زیادہ درست پیش گوئیاں پیدا کرنے کے ل computer کمپیوٹر کے نقوش کی رہنمائی کرنے کے ایک ذریعہ کے طور پر اعداد و شمار میں راہداری اور نمونوں کا درست پتہ لگانے کے لئے ایک طریقہ تلاش کر رہی ہے۔ اس بہتر پیش گوئی کی صلاحیت کے نتیجے میں فیوژن کے تجربات کو بہتر بنایا جائے گا اور فیوژن ریسرچ اور لیزر ٹکنالوجی کی اگلی نسل کو چلائیں گے۔
مصنوعی ذہانت ، اور خاص طور پر اس کی سب فیلڈ مشین لرننگ ، کمپیوٹر کوڈ کی پیش گوئی کرنے والی افادیت کو بہتر بنانے اور تجربے کے ذریعہ پیش گوئوں کو بہتر بنانے میں مدد کرسکتی ہے۔ مشین لرننگ نہ صرف پیش گوئی کرنے والے تجزیات کو انجام دیتی ہے ، بلکہ ڈیٹا پر بھی عمل کرتی ہے ، تعلقات کو جنم دیتی ہے ، اور اس علم کو اس کے افعال پر لاگو کرتی ہے۔
روچسٹر یونیورسٹی میں محکمہ مکینیکل انجینئرنگ اور شعبہ فزکس اینڈ فلکیات کے شعبہ میں ایل ایل ای کے چیف سائنسدان اور رابرٹ ایل میک کروری کے پروفیسر ریکارڈو بٹی نے نوٹ کیا ، "اب ہمارے پاس تجرباتی اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار موجود ہے جو ، اس کی مدد سے ، جس کی مدد سے ہمارے پاس تجرباتی اعداد و شمار موجود ہیں۔ مشین لرننگ ، نقالی کو درست کرنے اور تجربات میں حقیقی وقت کی ایڈجسٹمنٹ کی رہنمائی کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
بٹی اور کنن کا تحقیقی کام جنریٹو مصنوعی ذہانت میں حالیہ پیشرفت پر مبنی ہے ، ایک AI تکنیک جو ڈیٹا اور آؤٹ پٹ کی دیگر شکلوں ، جیسے متن اور ویڈیو تیار کرتی ہے۔ یونیورسٹی آف روچیسٹر ریسرچ ٹیم ان جدید الگورتھم کو استعمال کر رہی ہے تاکہ نقالیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے الٹا طبیعیات کے مسائل کو حل کیا جاسکے۔ امریکی محکمہ انرجی کے فیوژن انرجی سائنسز (ایف ای ایس) پروگرام نے اس تحقیق کے لئے تقریبا $ 3 ملین ڈالر کی مالی اعانت فراہم کی ہے ، جس کی توقع 2026 تک مکمل ہوجائے گی۔
ریکارڈو بیتھی نے مزید کہا: "ہمارا مقصد جنریٹو اے آئی کی مدد سے نقلی پیش گوئوں کو بہتر بنانا ہے اور لیزر ٹارگٹ تعامل کی خصوصیات کا درست اندازہ لگانا ہے۔ ہم فیوژن ٹکنالوجی کے مستقبل کو تیز کرنے کے لئے اے آئی کی طاقت کو بروئے کار لا رہے ہیں۔"
ایل ایل ای کے تھیوری ڈیپارٹمنٹ کے سائنسدان اور مکینیکل انجینئرنگ کے اسسٹنٹ پروفیسر ڈاکٹر ورچاس گوپالسوامی نے کہا ہے ، "ایک بار جب ہم نقلی پیش گوئوں اور تجرباتی نتائج کے مابین تضاد محسوس کرتے ہیں تو ، ہم ان دونوں سے مصالحت کرنے کے لئے مشین لرننگ کا اطلاق کرسکتے ہیں۔" وہ مزید وضاحت کرتا ہے ، "اگر تجربے میں متغیر تبدیلیاں ، تو کیا نقالی اس کے مطابق جواب دے سکتی ہے؟ کیا اس جواب کی عکاسی اس تجربے میں ہوگی؟ اس سے ہمارے مفروضے کی درستگی کی توثیق ہوگی اور اس بات کا تعین کیا جائے گا کہ کیا ہم متغیر کو ایڈجسٹ کرسکتے ہیں یا اس کے مطابق تخفیف کی حکمت عملی تیار کرسکتے ہیں یا نہیں " گوپالسوامی نے مزید کہا ، "اعداد و شمار میں مشین لرننگ کے نمونوں کے گہرے تجزیے کے ساتھ ، ہم نئے مفروضے مرتب کرنے ، مختلف جسمانی مظاہر کو دریافت کرنے اور بہتر تجربات ڈیزائن کرنے میں کامیاب ہوگئے۔"
گوپالسوامی نے یہ بھی نوٹ کیا ، "آئی سی ایف کا مقابلہ کرنے کا ایک چیلنج یہ ہے کہ ہم نے اے آئی کی تربیت کے لئے جو فیوژن تجرباتی اعداد و شمار استعمال کیے تھے وہ بلی کی تصاویر کے بہت بڑے ڈیٹا بیس کے مقابلے میں نسبتا limited محدود تھا۔ اس معاملے میں ، خاص طور پر دستیاب تجرباتی اعداد و شمار کو استعمال کرنا مشکل ہے کہ یہ خاص طور پر چیلنج ہے علم کے فرق کو ختم کرنے کے ل way اسی وجہ سے ہمیں نظریاتی علم کو تجرباتی حقیقت کے ساتھ مربوط کرنے کے لئے مزید باخبر فیصلے کرنے میں مدد کی ضرورت ہے۔
امریکن فزیکل سوسائٹی نے 30 کے جے اومیگا لیزر کے ساتھ پیش گوئی ، ڈیزائننگ ، اور تجزیہ کرنے میں ان کی پیش گوئی کرنے میں ان کی کامیابی کے لئے پلازما فزکس ریسرچ کے لئے جان ڈاسن ایوارڈ کے ساتھ بٹی ، گوپالسوامی اور دیگر ایل ایل ای سائنس دانوں کے کام کو تسلیم کیا ہے۔
روچسٹر لیزر لیبارٹری میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ ریسرچ نے پلازما اور الٹرااسٹ لیزر سائنس اینڈ انجینئرنگ ڈویژن کے ڈائریکٹر ڈسٹن فرولا کی متعدد دریافتوں میں بھی حصہ لیا ہے۔ اپنے کیریئر کے دوران ، فرولا اور ان کی ٹیم نے مختلف قسم کی تکنیک تیار کی ہے ، جس میں تھامسن بکھرنے کے ذریعے پلازما کے درجہ حرارت کی پیمائش کرنے کے لئے ایک بھی شامل ہے ، اور یہاں تک کہ "فلائی فوکس" تکنیکوں میں بھی نئی گراؤنڈ ٹوٹی ہے یا طویل فاصلے تک لیزر کی شدت کو کنٹرول کرنا ہے۔ اور مشین لرننگ ہمارے تجربات کو ڈیزائن کرنے کے طریقے میں انقلاب لے رہی ہے ، جس سے ہمیں بہتر لیزر بنانے میں مدد ملتی ہے کیونکہ ہم اگلی نسل کی سہولیات کا تصور کرتے ہیں۔ "وہ مزید وضاحت کرتے ہیں ،" لیزرز کو مختلف طریقوں سے استعمال کیا گیا ہے۔ انہوں نے مزید وضاحت کی ، "لیزر بیم کے سپیکٹرم میں متعدد رنگوں سے پلازما کو بیم کے ذریعے زیادہ موثر انداز میں پھیلانے میں مدد ملے گی ، اور اے آئی ان مختلف رنگوں اور پلازما کے مابین پیچیدہ تعامل کو سمجھنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔"
آخر میں ، محکمہ توانائی کے سنٹر برائے نیوکلیئر فیوژن ریسرچ نے ایل ایل ای کو ایک قومی ریسرچ سینٹر کا عہدہ دیا ہے جو انرٹیل فیوژن انرجی (آئی ایف ای) کو آگے بڑھانے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، جو ایک امید افزا صاف توانائی کی ٹیکنالوجی ہے جو بھاری ہائیڈروجن (ڈیوٹیریم اور ٹریٹیم) ایٹموں کے فیوژن پر انحصار کرتی ہے۔ توانائی پیدا کرنے کے لئے.
یونیورسٹی آف روچسٹر کی بین الضابطہ تحقیقی طاقتوں پر انحصار کرتے ہوئے ، ایل ایل ای نے متعدد طلباء کو کامیابی کے ساتھ بھرتی کیا ہے تاکہ متضاد تحقیق میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے اطلاق کو بڑھایا جاسکے۔
گوپالسوامی کے مطابق ، "ہمارا مقصد اپنے تشخیصی ٹولز کی درستگی کو مزید بڑھانے کے لئے مشین سیکھنے کے لئے مستقل جذبے کے ساتھ طلبا کو متاثر کرنا ہے۔ در حقیقت ، ہمیں اے آئی کے ماہرین کی ضرورت ہے۔ تاہم ، طبیعیات دانوں کا کردار اس بات کو یقینی بنانے کے لئے ناگزیر ہے کہ ماڈل درست ہیں کہ ماڈل درست ہیں۔ اور سائنسی طور پر مستحکم ، ہمیں ایک مکمل ماحولیاتی نظام بنانے کے لئے انجینئرز ، تکنیکی ماہرین اور مادی سائنس دانوں کی ضرورت ہے۔
انہوں نے مزید کہا ، "جب قوم صاف توانائی اور پائیدار طاقت کی طرف منتقلی کرتی ہے تو ، فیوژن ریسرچ میں اے آئی کا اطلاق امید افزا ہے اور ابھرتی ہوئی افرادی قوت کا میدان بن سکتا ہے۔"
محکمہ مکینیکل انجینئرنگ میں ایل ایل ای کے تھیوری ڈویژن اور ریسرچ اسسٹنٹ پروفیسر کے ڈائریکٹر ویلری گونچاروف نے نوٹ کیا ، "مصنوعی ذہانت ہماری تحقیق کی رہنمائی کا ایک اہم ذریعہ ہے۔ ان ٹولز کو بہتر بنانے سے ، ہم اپنے تحقیقی نتائج کو بڑھا سکتے ہیں۔ جبکہ یہ ٹولز تحقیق میں سہولت فراہم کرتے ہیں۔ ، جدت طرازی کے لئے اب بھی ہماری ذہانت کی تحقیق میں ہے ، اور ہم اس عمل میں کلیدی کردار ادا نہیں کرسکتے ہیں۔
