米ブルックヘブン国立研究所は10月19日、
超伝導回路を使ったニューラルネットワークチップで、
核融合プラズマの解析を実証したと発表した。
毎秒100万サンプルで収集したデータの処理に対応し、
将来のリアルタイム制御への応用を目指す。
今回の実証──実験データとシミュレーションで3つの課題を検証
研究はブルックヘブン国立研究所が主導し、
プリンストンプラズマ物理研究所、
核融合実験施設DIII-D、チップを製造したGreat Skyが参加した。
超伝導回路で脳のネットワークを模したチップを使い、
プラズマ制御に関係する3つの課題を検証した。
2つの課題では、DIII-Dで収集したデータをチップに入力し、
ブルックヘブン国立研究所のAI部門が提供したアルゴリズムで、
異常の分類とプラズマの崩壊予測を行った。
もう1つでは、Google DeepMindの核融合チームが開発した
シミュレーター「TORAX」のデータを使い、
プラズマの鋸歯状不安定性（sawtooth instability）の発生を予測した。
成果をまとめた論文は、現在準備中としている。
何が変わるのか──急速に変化するプラズマの解析へ
発表によると、チップは毎秒100万サンプルの実験データを処理できた。
研究チームは、急速に変化するプラズマを監視し、
制御するための計算に使える可能性を示したとしている。
今回はデータ解析の実証であり、
チップで実機のプラズマ制御を完了したという発表ではない。
LC Signalの視点──次は実験装置で使えるかを確かめる段階へ
チームは2027年初めに、ニューラルネットワークの規模を
10倍にした次世代チップを実証し、
同年後半にはDIII-Dの現地へ導入する予定としている。
DIII-Dも、次の実験キャンペーンでチップを組み込み、
診断や制御への活用を調べる意向を示した。
次の実証で、解析の速さを実際の装置運用に
どう生かせるかが見えてきそうだ。
主要情報源
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ブルックヘブン国立研究所公式発表（2026年10月19日）：
First-of-a-Kind Super Intelligence Chips Successfully Analyze Fusion Plasmas
本記事は2026年10月20日時点の公開情報に基づき、AIを活用して作成しています。
発表日は公式ページの日付表記に従っています。
実証済みの内容と今後の導入計画を区別して記載しています。
「LC Signalの視点」は、公開情報を踏まえた本メディアの考察です。