Tại khu vực đông nam nước Pháp, một nhóm gồm 2.000 nhà vật lý, nhà khoa học và công nhân đang nỗ lực xây dựng nhà máy nhiệt hạch hạt nhân lớn nhất thế giới, còn gọi là dự án lò phản ứng thử nghiệm nhiệt hạch quốc tế (ITER). Mục tiêu dự án là đưa cơ sở này đi vào hoạt động năm 2033.
Năng lượng nhiệt hạch nhằm mục đích tái tạo các điều kiện như ở Mặt trời, để hợp nhất các đồng vị hydro là deuterium và tritium, tạo thành heli và giải phóng một lượng lớn năng lượng. Phần lớn tiến bộ theo cách này được thực hiện trong lò phản ứng gọi là tokamak.
Trong lò tokamak hình bánh rán này, nhiên liệu nhiệt hạch được đun nóng đến trạng thái plasma nóng, nhiệt độ cao gấp mười lần so với nhiệt độ ở lõi Mặt trời, tạo điều kiện cho phản ứng nhiệt hạch hạt nhân.
Tại ITER, các nhà nghiên cứu đang xây dựng lò phản ứng lớn nhất thế giới như vậy, để nghiên cứu quá trình tổng hợp hạt nhân chi tiết hơn. Tuy nhiên, việc đạt được điều này là một nhiệm vụ khổng lồ khi xét đến quy mô xây dựng và số lượng lớn các thành phần sử dụng để tạo nên cơ sở này. Đây chính là lúc AI có thể giúp ích.
Tokamak tại ITER sẽ được lắp ráp với 9 thành phần. 5 thành phần đang xây dựng tại châu Âu, 4 thành phần tại Hàn Quốc, còn Nga và Ấn Độ sẽ cung cấp một số bộ phận khác. Được làm từ loại thép không gỉ đặc biệt, các thành phần này phải được gia công và hàn lại với nhau. Các lần quét siêu âm tinh vi phải đảm bảo các mối hàn không có lỗi.
Điều này tạo ra một lượng lớn dữ liệu cần được phân tích. Vì vậy, các nhà nghiên cứu xây dựng một mô hình AI trong Microsoft Visual Studio Code, nơi có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình để thăm dò dữ liệu, tiết kiệm thời gian làm việc cần thiết để kiểm tra chất lượng và độ chính xác của các mối hàn.
Nỗ lực hợp tác trong dự án ITER mở rộng ở trên 30 quốc gia. Nó đòi hỏi hệ thống quản lý tài liệu chuẩn hóa đã được áp dụng trong hơn 20 năm. Hơn 1,5 triệu tài liệu được tạo ra trong thời gian này và việc tìm kiếm thông tin giống như tìm “kim trong đống cỏ khô”.
Vào quý 1/2024, bộ phận CNTT của dự án tại ITER xây dựng một chatbot AI Proof of Concept (PoC) để thực hiện công việc này và liên tục cải tiến nó trong suốt năm. Đầu năm nay, nhóm nghiên cứu tiếp tục cải tiến phương pháp tiếp cận.
Trong cách tiếp cận này, công cụ AI tóm tắt tài liệu và lập chỉ mục thông tin trong cơ sở dữ liệu vector lớn. Ưu điểm của việc này là người dùng có thể gửi truy vấn đến cơ sở dữ liệu và lấy các phản hồi có ý nghĩa thay vì nhận các phản hồi khớp với từ khóa.
Được hỗ trợ bởi các công cụ từ OpenAI, chatbot hỗ trợ các câu hỏi bằng tiếng Trung Quốc, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Nga, tiếng Hindi và có thể truy cập bởi 120 đối tác của dự án ITER. Tài liệu ITER cũng chứa nhiều từ viết tắt, nhóm công cụ xây dựng một chatbot khác trả lời các câu hỏi cụ thể về vấn đề này.
