Spakonaと核融合科学研究所、放射崩壊予測・制御の実証実験を実施 核融合プラズマ安定化にAI制御という新たな一手
株式会社Spakonaは、核融合科学研究所（NIFS）と共同で、核融合プラズマの安定化を目的としたAI制御技術の実証実験を実施した。
核融合炉実現の大きな障壁とされる「放射崩壊」をAIで事前に予測し、リアルタイム制御によって抑制できる可能性を検証した点が特徴だ。本研究は、日本政府が推進する核融合原型炉および将来の商用炉に向けた基盤技術の一つとして期待されており、今後は詳細解析を進めたうえで研究成果の発表が予定されている。
政府戦略が後押しする核融合研究 最大の壁は“制御”
日本政府は2025年に「フュージョンエネルギー・イノベーション戦略」を改定し、2030年代の発電実証を視野に入れた取り組みを本格化させた。核融合エネルギーは、CO₂を排出せず、燃料も海水から得られる次世代のクリーンエネルギーとして注目される一方、1億度を超える超高温プラズマを長時間安定的に維持する制御技術が極めて難しい。プラズマが突発的に不安定化して消失する放射崩壊は、研究者にとって長年の課題だった。
LHDの膨大な実験データをAIに学習 リアルタイム制御へ
今回の実証実験では、NIFSが運用する大型ヘリカル装置（LHD）で蓄積されてきた放射崩壊に関する実験データベースを活用。Spakonaは、電子温度や電子密度、不純物発光強度などの時系列センサーデータを解析するAIモデルを構築した。時系列スペクトル解析に特化した決定木アンサンブル学習を採用し、放射崩壊発生の最大200ミリ秒以上前に兆候を検知することを狙う。AIが異常を予測すると、粒子供給や加熱パワーに制御信号を送り、プラズマ状態をリアルタイムで補正する仕組みを整えた。
1週間で実装を完了 産学連携が生んだスピード感
AIモデルの構築には約半年を要した一方、LHD制御系への実装は約1週間で完了した。NIFSが長年整備してきた汎用性の高い制御・通信基盤と、Spakonaの柔軟なAI設計思想が噛み合ったことで、短期間での統合が実現したという。実験では、複数条件下で放射崩壊を抑制できるかを検証し、AI制御がプラズマ安定化に寄与する可能性を示した。
AIが“核融合炉の運転者”となる未来へ
現時点では詳細な定量評価は今後の解析を待つ必要があるが、AIを実機に統合し、リアルタイムでプラズマ制御を試みた意義は大きい。研究チームは、将来的に熟練研究者の知見を補完・拡張する形で、AIが核融合炉運転を担う可能性も視野に入れる。分野横断的な産学連携により、先端科学とAIが融合した本事例は、核融合研究を加速させる新たなモデルケースとなりそうだ。
今後、SpakonaとNIFSの連携が深化することで、日本が目指す核融合原型炉、さらには商用炉実現に向けた技術革新が一段と進むことが期待される。
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（TOMORUBA編集部）
