Nisan 2025’te, Cadarache’deki ITER Özel Sektör Füzyon Atölyesinde, dikkate değer bir şey ortaya çıktı. Bilim adamları, mühendisler ve yazılım vizyonerleriyle dolu bir odada, büyük bilim ve ticari yenilik arasındaki çizgi bulanıklaşmaya başladı.
Üç organizasyon – Microsoft Research, Arena ve Brigantium Engineering – her şeyi dil modellerinden lojistiğe dönüştüren yapay zekanın (AI) şimdi yeni bir role adım attığını paylaştı: İnsanlığın nükleer füzyonun gücünü açmasına yardımcı olmak.
Her sunucu bulmacanın farklı bir kısmına hitap etti, ancak mesaj aynıydı: AI artık sadece bir terim değil. Fusion da dahil olmak üzere büyük bilim ve mühendislik projeleri için pratik, güçlü ve vazgeçilmez – gerçek bir araç haline geliyor.
Microsoft Research’teki Araştırma İnkübasyonları Direktörü Kenji Takeda, “Tarım Devrimi ve Sanayi Devrimi’ni düşünürsek, AI Devrimi bir sonraki – ve eşi görülmemiş bir hızda geliyor” dedi.
Microsoft’un ITER ile işbirliği zaten hareket halindedir. Atölyeden sadece bir ay önce, iki ekip AI’nın araştırma ve geliştirmeyi nasıl hızlandırabileceğini araştırmak için bir Mutabakat Zaptı (MOU) imzaladı. Bu, ITER’in ekiplerini güçlendirmek için Microsoft teknolojisinin ilk kullanımını izliyor.
Azure Openai Hizmetinde bir sohbet botu, personelin bir milyondan fazla ITER belgesinde teknik bilgiyi doğal konuşma kullanarak gezinmesine yardımcı olmak için geliştirilmiştir. Github Copilot kodlamaya yardımcı olurken, AI, Işıkları açık tutan her gün ama temel görevler olan BT destek biletlerini çözmeye yardımcı olur.
Ancak Microsoft’un vizyonu daha derine iniyor. Fusion, aşırı koşullardan kurtulabilen malzemeler talep eder – ısı, radyasyon, basınç – ve işte burada farklı bir potansiyel gösterir. Materyaller için Microsoft Research oluşturan bir AI modeli olan Mattergen, belirli özelliklere dayalı tamamen yeni malzemeler tasarlıyor.
“Chatgpt gibi,” dedi Takeda, “ama ‘Bana bir şiir yaz’ yerine, bir füzyon reaktörünün ilk duvarı olarak hayatta kalabilecek bir malzeme tasarlamasını istiyoruz.”
Bir sonraki adım mı? Matersim – Bu hayal edilen malzemelerin gerçek dünyada nasıl davranacağını tahmin eden bir simülasyon aracı. Microsoft, nesil ve simülasyonu birleştirerek, henüz herhangi bir katalogda bulunmayan materyalleri ortaya çıkarmayı umuyor.
Microsoft atom ölçeğini ele alırken, Arena farklı bir zorluğa odaklanıyor: donanım geliştirmeyi hızlandırmak. Genel Müdür Michael Frei’nin söylediği gibi: “Yazılım yeniliği saniyeler içinde gerçekleşir. Donanımda, bu döngü aylar veya yıllar sürebilir.”
Arena’nın cevabı, mühendisler için ekstra bir el ve göz seti olarak hareket eden çok modlu bir AI platformu olan Atlas’dır. Veri sayfalarını okuyabilir, laboratuvar sonuçlarını yorumlayabilir, devre diyagramlarını analiz edebilir ve hatta yazılım arayüzleri aracılığıyla laboratuvar ekipmanlarıyla etkileşime girebilir. “Bir osiloskopu manuel olarak ayarlamak yerine,” dedi Frei, “Sadece diyebilirsiniz, ‘I2C’yi doğrulayın [inter integrated circuit] Protokol ‘ve Atlas bunu hallediyor. ”
Burada bitmiyor. Atlas, gerçek zamanlı koşullara yanıt vererek ürün yazılımını anında yazabilir ve uyarlayabilir. Bu, laboratuvarda daha sıkı geri bildirim döngüleri, daha hızlı prototipleme ve daha az gece geç saatlerde olduğu anlamına gelir. Arena, bina donanımını biraz daha fazla yazılım gibi hissettirmeyi amaçlamaktadır – akıcı, hızlı ve akıllı araçlar tarafından desteklenmektedir.
Geleceği inşa etmek, çerçeveye göre
Füzyon, elbette, sadece atom ve kodla ilgili değil – aynı zamanda inşaatla da ilgili. Devasa, benzersiz makineler kendilerini inşa etmiyor. Brigantium Engineering devreye giriyor.
Kurucu Lynton Sutton, ekibinin her şeyin zaman içinde nasıl bir araya geldiğini görselleştirmek için 3D CAD modellerinin ve ayrıntılı inşaat programlarının evliliği olan “4D Planlama” nı nasıl kullandığını açıkladı. “Gantt grafiklerini yorumlamak zor. 3D modeller statik. Bizim işimiz bunları bir araya getirmektir” dedi.
Sonuç, inşaat sürecini adım adım gösteren hızlandırılmış bir animasyondur. Güvenlik incelemeleri ve paydaş toplantıları için paha biçilmez olduğu kanıtlanmıştır. E -tabloların üzerinden göz atmak yerine, takımlar planın canlanmasını izleyebilirler.
Ve daha fazlası var. Brigantium, bu modelleri Unreal motoru kullanarak sanal gerçekliğe getiriyor – aynı zamanda birçok video oyununun arkasında. Yakın zamanda yapılan bir model, Iter’in Tokamak çukurunu drone görüntüleri ve fotogrametri kullanarak yeniden yarattı. Deneyim tamamen etkileşimlidir ve hatta bir web tarayıcısında çalışabilir.
Sutton, “Görselleştirmenin kalitesini gerçekten geliştirdik” dedi. “Çok daha pürüzsüz; dokular çok daha iyi görünüyor. Sonunda, bunu bir web tarayıcısından geçireceğiz, böylece takımdaki herkes bu 4D modelinde gezinmek için bir web bağlantısını tıklayabilir.”
İleriye baktığımızda Sutton, AI’nın 3D modellerle senkronizasyon programlarının özenli çalışmasını otomatikleştirmeye yardımcı olabileceğine inanıyor. Bir gün, bu simülasyonlar sadece etkileyici görsellerle değil, gecikmeleri önlemek için kritik araçlarla aynı cıvatalara ve bağlantı elemanlarına kadar ulaşabilir.
Farklı yaklaşımlara rağmen, bir tema her üç sunumdan da geçti: AI sadece ofis verimliliği için bir araç değil. Yaratıcılık, problem çözme ve hatta bilimsel keşifte ortak oluyor.
Takeda, Microsoft’un video oyunlarının fiziği nasıl simüle etmesinden esinlenerek “Dünya Modelleri” ni denediğini belirtti. Bu modeller, plazma davranışı gibi gerçek fenomenlerin videoları şeklinde pikseller izleyerek fiziksel dünyayı öğrenir. “Tezimiz, bu plazma videolarını gösterdiyseniz, plazmaların fiziğini öğrenebilir” dedi.
Kulağa fütüristik geliyor, ama mantık tutuyor. Yapay zeka dünyadan ne kadar çok öğrenebilirse, bunu anlamamıza o kadar çok yardımcı olabilir – ve hatta belki de ustalaşabilir. Kalbinde, atölyeden gelen mesaj basitti: AI, bilim adamı, mühendis veya planlayıcının yerini almak için burada değil; Yardım etmek ve işlerini daha hızlı, daha esnek ve belki biraz daha eğlenceli hale getirmek için burada.
Takeda’nın dediği gibi: “Bunlar AI’nin Iter’de nasıl kullanılmaya başladığına dair birkaç örnek. Ve bu sadece bu yolculuğun başlangıcı.”
Eğer bu erken adımlar herhangi bir gösterge ise, bu yolculuk sadece daha hızlı olmayacak – aynı zamanda daha ilham alabilir.