• Ansprechpartner:   Prof. Dr. Thomas Sunn Pedersen

Diese Stellen werden am Max-Planck-Institut für Plasmaphysik Greifswald ausgeschrieben!

1. W xx/19: Postdoktorand*in
2. W xx/19: Doktorand*in

Die konkrete Zielsetzung des Teilprojektes ist die Entwicklung eines Echtzeitkontrollsystems, welches unter Einbeziehung aller verfügbaren Diagnostikmessungen und unter Zuhilfenahme von Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz physikalische Effekte im Stellarator-Plasma effizient voraussagen kann und dann über Feedbackalgorithmen einen optimalen Betrieb der Maschine garantiert. Im Rahmen der Forschungsarbeiten werden eine Reihe von KI-Algorithmen implementiert und an der Maschine erprobt.
Dieses Projekt untersucht Fragestellungen an der Schnittstelle zwischen Informatik, Physik und Echtzeitkontrolle und bietet Potential für eine umfassende synergetische Zusammenarbeit im Rahmen dieses Teilprojekts.

Das Max-Planck-Institut für Plasmaphysik (IPP) in Greifswald betreibt das Experiment Wendelstein 7-X (W7-X). Hierbei handelt es sich um die
weltweit größte Fusionsanlage vom Typ Stellarator [Sunn Pedersen (2016), Dinklage (2018)].
Die Fusionsenergie ist fast unerschöpflich: Auf der Erde gibt es ausreichend Brennstoffe, welche den Energieverbrauch der Menschheit über
eine Million Jahre abdeckt – und dies ohne CO2 Emission. Die W7-X Experimentanlage hat die Aufgabe, die Kraftwerkseignung des Bautyps
Stellarator zu untersuchen.
Die aktive Kontrolle von Fusionsanlagen, wie z.B. des W7-X, ist ein Schlüsselelement auf dem Weg zu einem stabilen und leistungsstarken
Fusionsreaktor. Die Echtzeitkontrolle ist ein hochkomplexes Zusammenspiel von einer Vielzahl von Messsystemen mit Aktuatoren, z.B. die
Heizung oder die magnetischen Spulensysteme und hochentwickelten Steuerungsalgorithmen. Dieses Kontrollsystem optimiert auf der
einen Seite die Performance der Maschine als solche und garantiert auf der anderen Seite den Betrieb aller Komponenten innerhalb der
Operationsparameter.
Die konkrete Zielsetzung des Verbundes ist die Entwicklung eines Echtzeitkontrollsystems, welches unter Einbeziehung aller verfügbarer
Diagnostikmessungen und unter Zuhilfenahme von Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz physikalische Effekte im Stellarator-Plasma
effizient voraussagen kann und dann über Feedbackalgorithmen einen optimalen Betrieb der Maschine garantiert. Erste Untersuchungen
haben bereits gezeigt [Böckenhoff 2018)], dass neurale Netzwerke in der Lage sind, kleine Details des Plasmas und des Magnetfelds anhand
von Infrarot-Bildern zu erkennen, wodurch die Wärmelasten auf den dafür ausgelegten Graphitkacheln gesteuert werden können.
Im Rahmen der Forschungsarbeiten werden eine Reihe von KI Algorithmen implementiert und an der Maschine erprobt. Zu den Kandidaten
gehören machine learning, neurale Netze und auch evolutionäre Algorithmen. Dieses Projekt untersucht Fragestellungen an der Schnittstelle
zwischen Informatik, Physik und Echtzeitkontrolle und bietet Potential für eine umfassende synergetische Zusammenarbeit im Rahmen
dieses Arbeitspakets.
Die IPP-Aktivitäten werden von Prof. Dr. Thomas Sunn Pedersen, Direktor des Bereichs Stellarator-Rand- und Divertorphysik, geleitet.
Beteiligt ist auch die Datenakquise- und Steuerungsgruppe CODAC, welche für die Steuerung und Datenaufnahme des gesamten
W7-X-Experiments verantwortlich ist.