Google DeepMind I Vlada UK Pokreću Laboratoriju Za Čistu Energiju: Cilj — Nadprovodnici I Nuklearna Fuzija

Ujedinjeno Kraljevstvo je potpisalo partnerstvo sa Google DeepMind-om u cilju ubrzavanja istraživanja koja bi mogla da donesu proboje u oblasti čiste energije. Kao deo dogovora, DeepMind će sledeće godine otvoriti automatizovani istraživački laboratorij u Ujedinjenom Kraljevstvu koji će koristiti Googleove Gemini modele za otkrivanje novih materijala — uključujući nadprovodnike — i podržati napore u razvoju nuklearne fuzije.

Šta će laboratorij raditi

Laboratorij će kombinovati veštačku inteligenciju, automatizovanu eksperimentalnu opremu i saradnju između naučnika i državnih zvaničnika kako bi ubrzao otkrivanje materijala koji mogu da prenose električnu energiju bez otpora. Nadprovodnici mogu značajno smanjiti gubitke u prenosu energije i biti ključni za efikasne magnetne sisteme u fuzionim reaktorima.

Podrška istraživanjima nuklearne fuzije

Nuklearna fuzija — proces u kome se atomi vodonika spajaju pri veoma visokim temperaturama — dugo se smatra potencijalnim izvorom gotovo neiscrpne, niskougljenične energije. Iako fuzija ne proizvodi iste vrste dugotrajno radioaktivnog otpada kao fisija, naučnici još uvek nisu rešili kako da je učine skalabilnom i ekonomičnom. U tom kontekstu, DeepMindov rad na materijalima i simulacijama može pomoći da se ubrzaju ključni koraci.

"AI ima neverovatan potencijal da pokrene novu eru naučnog otkrića i poboljša svakodnevni život," izjavio je izvršni direktor DeepMinda Demis Hassabis. "Radujemo se unapređenju nauke, jačanju bezbednosti i donošenju opipljivih poboljšanja za građane."

Primeri ranijih primena AI u nauci

AI već igra važnu ulogu u ubrzanju istraživanja: primer je model "jezika proteina" razvijen na Vanderbilt University koji pomaže bržem odgovoru na nove zdravstvene pretnje, kao i alati za identifikaciju i praćenje životinjskih vrsta u cilju zaštite biodiverziteta.

Izazovi i rizici

Međutim, upotreba velikih AI modela nosi i izazove. Računarski centri koji treniraju i pokreću ovakve modele troše značajne količine električne energije, a intenzivno hlađenje zahteva velike zapremine vode. To postavlja pitanja o stvarnom ugljeničnom otisku industrije i o tome kako usklađeno javno finansiranje i ekološki standardi treba da prate takve projekte.

Partnerstvo između DeepMinda i britanske vlade može doneti brze tehnološke pomake, ali će za uspeh biti neophodni transparentnost, sarađnja javnog i privatnog sektora i strogi kriterijumi za energetsku i ekološku održivost.