核融合とは？人工知能が核融合技術の発展に貢献する可能性

2023年7月20日2024年3月14日

こんにちは！今回はいつもの経済や金融教育とはちょっと違うニュアンスの内容かもしれませんが、とても大事な事柄です。

Let’s 核融合！！！

いやいや真面目です！w

実は最近、欧米投資家も核融合の現実性について注目しているのです。
具体的な事例としては、2023年6月、マイクロソフトは米スタートアップ企業へリオン・エナジーと2028年から核融合電力を購入する契約を結びました。

核融合とは、水素などの軽い原子核が高温・高圧の状態で衝突し、ヘリウムなどの重い原子核に変わることで大量のエネルギーを生み出す現象です。太陽や恒星では、この核融合反応がエネルギー源となっています。

核融合は、化石燃料に依存しないクリーンなエネルギーとして期待されています。核融合反応では、温室効果ガスや放射性廃棄物をほとんど発生させません。また、水素やリチウムなどの原料は地球上に豊富に存在し、安価で入手できます。

しかし、核融合反応を地球上で実現するには、非常に高度な技術が必要です。原子核同士は同じ正の電荷を持っているため、互いに反発し合います。この反発力を克服するためには、原子核を1000万度以上の高温に加熱し、高圧で圧縮する必要があります。さらに、その状態を安定して維持することも難しい課題です。

そこで、人工知能（AI）が核融合技術の発展に貢献する可能性が注目されています。AIは、大量のデータや複雑な計算を高速に処理する能力を持っています。これを利用すれば、核融合反応の最適な条件や制御方法を探索したり、実験やシミュレーションの効率を向上させたりできるかもしれません。

そこで本記事では、核融合とはどのような現象なのか、核融合技術の現状と課題は何なのか、AIが核融合技術の発展にどのように貢献できるのかについて解説します！

それでは、Here we go!!!!!

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核融合とは？

核融合とは、水素などの軽い原子核が高温・高圧の状態で衝突し、ヘリウムなどの重い原子核に変わることで大量のエネルギーを生み出す現象です。

原子核は陽子と中性子から構成されています。陽子は正の電荷を持ち、中性子は電荷を持ちません。同じ正の電荷同士は反発し合うため、原子核同士も互いに引き離されようとします。しかし、原子核内では強い力（強い相互作用）が働き、陽子と中性子を結びつけています。

原子核が衝突するとき、強い力が働く範囲内（約10^-15メートル）まで接近しなければなりません。しかし、原子核同士は同じ正の電荷を持っているため、互いに反発し合います。この反発力を克服するためには、原子核を高温に加熱し、高圧で圧縮する必要があります。

原子核が十分に接近すると、強い力が働き、原子核同士が結合（融合）します。このとき、原子核の質量が少し減ります。この質量の差はエネルギーに変換されます。

このエネルギーはアインシュタインの質量エネルギー等価式（E=mc^2）で表されます。ここで、Eはエネルギー、mは質量の差、cは光速です。

E=mc^2　※Eはエネルギー、mは質量の差、cは光速

核融合反応では、一般に水素の同位体である重水素（D）と三重水素（T）が用いられます。重水素の原子核は陽子1個と中性子1個からなり、三重水素の原子核は陽子1個と中性子2個からなります。重水素と三重水素の原子核が融合すると、ヘリウムの原子核（陽子2個と中性子2個）と中性子1個が生成されます。

この反応では、重水素と三重水素の原子核の質量の合計（5.0074×10-27キログラム）からヘリウムの原子核と中性子の質量の合計（4.9966×10-27キログラム）を引いた差（0.0108×10^-27キログラム）がエネルギーに変換されます。これをアインシュタインの式に当てはめると、

E = mc^2 = (0.0108×10-27)×(3.0×108)^2 = 2.97×10^-12ジュール

となります。これは約17.6メガ電子ボルト（MeV）に相当します。

このエネルギーは非常に大きいものです。例えば、化学反応で生じるエネルギーは数電子ボルト（eV）程度です。つまり、核融合反応では化学反応よりもはるかに多くのエネルギーを得ることができるということです。

欧米投資家も核融合の現実性について注目していて、核融合の分野の投資にも熱が帯びてくるかもしれません。

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核融合技術の現状と課題

核融合技術とは、核融合反応を人工的に起こしてエネルギーを得る技術です。核融合技術は、化石燃料に依存しないクリーンなエネルギー源として期待されています。

しかし、現在の技術ではまだ実用化に至っていません。核融合技術には以下のような課題があります。

高温・高圧状態を作り出すために必要なエネルギーが大きい
高温・高圧状態を安定して維持するために必要な制御技術が難しい
核融合反応で発生する中性子が周囲の材料にダメージを与える
核融合反応で使われる三重水素の入手が困難である

これらの課題を克服するためには、核融合反応のメカニズムや物理現象をより深く理解し、最適な条件や制御方法を見つける必要があります。また、核融合反応に耐えられる材料や三重水素の生成方法も開発する必要があります。

これらの課題に取り組むためには、多くの実験やシミュレーションが必要です。しかし、実験やシミュレーションには多くの時間やコストがかかります。また、核融合反応に関するデータや計算は非常に複雑であり、人間の能力では処理しきれない場合もあります。

AIが核融合技術の発展に貢献できる方法

AIが核融合技術の発展に貢献できる方法として、以下のようなものが考えられます。

データ分析と最適化
機械学習と予測
強化学習と制御

一つずつ見ていきましょう！

データ分析と最適化

核融合反応を起こすためには、多くのパラメータ（温度、圧力、密度、磁場など）を調整する必要があります。しかし、これらのパラメータは互いに影響し合うため、最適な組み合わせを見つけるのは容易ではありません。

AIは、これまでに行われた実験やシミュレーションのデータを分析し、パラメータ間の関係性やパターンを抽出することができます。また、AIは、目的関数（例えばエネルギー出力やプラズマ安定性など）を最大化または最小化するようにパラメータを最適化することもできます。

機械学習と予測

核融合反応では、プラズマ中に様々な現象が起こります。例えば、プラズマ中に乱流や不安定性が発生したり、プラズマが壁に接触して冷却されたりします。これらの現象はエネルギー効率やプラズマ寿命に影響を与えるため、事前に予測して対処する必要があります。

AIは、機械学習（machine learning）と呼ばれる技術を用いて、プラズマ中の現象を予測することができます。機械学習とは、データから学習してモデルを作り、そのモデルを使って未知のデータに対する予測や判断を行う技術です。

強化学習と制御

核融合反応を安定して維持するためには、プラズマの状態を常に監視し、必要に応じて制御する必要があります。しかし、プラズマの状態は非常に複雑であり、人間が直感的に理解することは難しい場合もあります。

AIは、強化学習（reinforcement learning）と呼ばれる技術を用いて、プラズマの制御方法を自ら学習することができます。強化学習とは、エージェント（AI）が環境（プラズマ）と相互作用しながら、報酬（目的関数）を最大化するように行動（制御方法）を選択する技術です。

欧米投資家も核融合の現実性について注目していて、核融合の分野の投資にも熱が帯びてくるかもしれません。
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