{!-- ra:00000000000003ea0000000000000000 --}Model Prediksi 🔮 Baru Tingkatkan Keandalan Pembangkit Fusi - SWANTE ADI KRISNA
cross
Hit enter to search or ESC to close
New Artists
  • Zoe Foe
    5 Albums - 50 Songs
Model Prediksi 🔮 Baru Tingkatkan Keandalan Pembangkit Fusi
7
October 2025

Model Prediksi 🔮 Baru Tingkatkan Keandalan Pembangkit Fusi

  • 1
  • 07 October 2025
Model Prediksi 🔮 Baru Tingkatkan Keandalan Pembangkit Fusi

Ilmuwan MIT mengembangkan metode prediksi perilaku plasma dalam tokamak selama proses rampdown (penurunan bertahap).1 Tokamak adalah mesin fusi yang dirancang menahan plasma lebih panas dari inti matahari menggunakan magnet kuat. Tantangan utama? Mematikan arus plasma yang bergerak 100 kilometer per detik pada suhu 100 juta derajat Celsius dengan aman.

Mengatasi Dilema Penurunan Plasma

Ketika plasma menjadi tidak stabil, operator harus melakukan rampdown untuk mencegah kerusakan perangkat. Tapi ironisnya, penurunan itu sendiri kadang justru memicu ketidakstabilan baru.1 "Untuk fusi menjadi sumber energi yang berguna, ia harus dapat diandalkan," kata Allen Wang, peneliti utama dari MIT. Beberapa mesin bahkan mengalami goresan dan bekas luka di interior tokamak akibat rampdown yang tidak terkontrol—kerusakan kecil yang butuh waktu dan biaya besar untuk perbaikan.

Tim MIT menggabungkan machine learning (pembelajaran mesin) dengan model fisika dinamika plasma.1 Kenapa tidak pakai neural network (jaringan saraf tiruan) biasa saja? Wang menjelaskan butuh "jumlah data yang luar biasa banyak" untuk mendeteksi perubahan sangat halus pada plasma berenergi tinggi. Solusinya: kombinasi pembelajaran mesin dengan simulasi plasma berbasis hukum fisika fundamental.

Uji Coba di Swiss

Peneliti melatih model menggunakan data dari TCV (variable configuration tokamak) di Swiss Plasma Center, EPFL.1 Hanya butuh beberapa ratus pulsa pada performa rendah, dan segelintir pulsa pada performa tinggi untuk melatih model. Efisiensi pelatihan ini menjanjikan mengingat setiap eksperimen tokamak sangat mahal dan data berkualitas terbatas.

Aspek 🔬Detail Teknis
Kecepatan PlasmaHingga 100 km/detik
Suhu OperasiLebih dari 100 juta °C
Mesin UjiTCV Swiss (tokamak konfigurasi variabel)
Data PelatihanRatusan pulsa (performa rendah), beberapa pulsa (performa tinggi)
Metode 🎯Kombinasi neural network dan simulasi fisika
AkurasiTinggi dengan data relatif sedikit
Hasil ImplementasiRampdown lebih cepat tanpa disrupsi

Dari Prediksi ke Tindakan Praktis

Tim juga mengembangkan algoritma menerjemahkan prediksi model menjadi "lintasan" praktis—instruksi pengelolaan plasma yang bisa dijalankan pengontrol tokamak secara otomatis.1 Misalnya menyesuaikan magnet atau suhu untuk menjaga stabilitas plasma. Implementasi pada beberapa uji coba TCV menunjukkan algoritma menghasilkan lintasan yang menurunkan pulsa plasma dengan aman, bahkan lebih cepat dibanding metode konvensional.

"Pada titik tertentu plasma akan selalu hilang, tapi kami menyebutnya disrupsi ketika plasma hilang pada energi tinggi. Di sini, kami menurunkan energi hingga nol," Wang menjelaskan.1 Mereka melakukannya berkali-kali dengan hasil konsisten lebih baik. Kepercayaan statistik ini penting karena memberikan bukti konkret peningkatan kinerja sistem.

Kolaborasi dengan Industri

Penelitian ini didukung Commonwealth Fusion Systems (CFS), spinout MIT yang tengah membangun pembangkit fusi skala komersial pertama di dunia.1 CFS mengembangkan tokamak demo bernama SPARC, dirancang menghasilkan plasma dengan energi netto positif—menghasilkan lebih banyak energi daripada yang dibutuhkan memanaskan plasma. Wang dan koleganya bekerja sama dengan CFS menerapkan model prediksi ini untuk mencegah disrupsi mahal dan memungkinkan tenaga fusi yang aman dan andal.

Menuju Era Fusi Komersial

Perkembangan ini sejalan dengan momentum global energi fusi. Uni Eropa baru saja meluncurkan strategi fusi baru dengan fase deployment (penyebaran) yang lebih energik.2 Sementara itu, startup Jerman Gauss Fusion mengungkap cetak biru konseptual untuk pembangkit fusi GIGA yang menargetkan realitas komersial pada 2045.3

Di Amerika Serikat, Helion Energy mendapat izin bersyarat dari Chelan County untuk pembangunan gedung generator fusi Orion mereka.4 Departemen Energi AS juga merilis peta jalan fusi untuk mempercepat tenaga fusi komersial pada 2030-an melalui kolaborasi publik-swasta dan penelitian lanjutan.5

Tantangan Material

"Degradasi material luar biasa yang disebabkan oleh neutron fusi dalam jumlah besar adalah salah satu faktor terbesar yang membatasi ekonomi dan keamanan energi fusi," ungkap DOE.6 Ini menjadi fokus riset intensif karena material dinding tokamak harus menahan bombardir partikel berenergi sangat tinggi dalam jangka panjang.

Kesimpulan

Model prediksi MIT menandai langkah penting menuju fusi yang dapat diandalkan. Kombinasi pembelajaran mesin dan fisika fundamental memungkinkan prediksi akurat dengan data terbatas. Wang menegaskan, "Kami mencoba menangani pertanyaan sains untuk membuat fusi secara rutin berguna. Apa yang kami lakukan di sini adalah awal dari perjalanan yang masih panjang. Tapi saya pikir kami telah membuat kemajuan yang bagus."1 Dengan dukungan industri dan momentum global yang terus tumbuh, energi fusi bersih dan tak terbatas semakin dekat dengan kenyataan.

Daftar Pustaka

Download PDF tentang Model Pembelajaran Mesin Terin (telah di download 1 kali)
Penulis
Swante Adi Krisna
Penikmat musik Ska, Reggae dan Rocksteady sejak 2004. Gooners sejak 1998. Blogger dan ai paruh waktu sejak 2014. Graphic Designer autodidak sejak 2001. Website Programmer autodidak sejak 2003. Woodworker autodidak sejak 2024. Sarjana Hukum Pidana dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Magister Hukum Pidana di bidang cybercrime dari salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Surakarta. Magister Kenotariatan di bidang hukum teknologi, khususnya cybernotary dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Bagian dari Keluarga Besar Kementerian Pertahanan Republik Indonesia.