Siêu dự án được hợp lực bởi Nga và hơn 30 quốc gia: Xuất hiện một yếu tố đặc biệt, quy mô chưa từng có

Công nghệ này giúp tối ưu hóa quy trình kiểm tra chất lượng mối hàn và quản lý hệ thống tài liệu đồ sộ.

Dự án lò phản ứng nhiệt hạch ITER, với sự tham gia của hơn 2.000 nhà khoa học và công nhân, đang được gấp rút triển khai tại miền Đông Nam nước Pháp. Công trình này quy tụ 35 quốc gia nhằm tạo ra năng lượng sạch vô hạn. Các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng công nghệ tiên tiến nhất thế giới để thiết kế cỗ máy có thể hợp nhất nguyên tử trong quá trình cung cấp năng lượng cho các ngôi sao, qua đó tạo ra năng lượng chi phí rẻ không gây ô nhiễm. Mục tiêu đặt ra là đưa lò phản ứng vào hoạt động năm 2033.

Để đạt được độ chính xác cao trong công việc với quy mô chưa từng có, các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là của Microsoft, đang được ứng dụng.

Năng lượng nhiệt hạch mô phỏng các điều kiện của mặt trời để tổng hợp các đồng vị hydro, deuterium và tritium, tạo thành helium và giải phóng một lượng năng lượng khổng lồ. Những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này đạt được chủ yếu nhờ lò phản ứng tokamak. Bên trong lò phản ứng hình bánh donut này, nhiên liệu nhiệt hạch được nung nóng đến trạng thái plasma, với nhiệt độ gấp mười lần lõi Mặt Trời, tạo điều kiện cho phản ứng nhiệt hạch xảy ra.

Các nhà nghiên cứu tại ITER đang xây dựng lò phản ứng tokamak lớn nhất thế giới nhằm nghiên cứu sâu hơn về quá trình nhiệt hạch. Tuy nhiên, đây là một nhiệm vụ khổng lồ xét về quy mô xây dựng và số lượng lớn các bộ phận cấu thành. Chính trong bối cảnh này, AI đã thể hiện vai trò quan trọng. 

Tokamak tại ITER sẽ được lắp ráp từ 9 module: 5 module được chế tạo tại châu Âu, 4 module tại Hàn Quốc, trong khi Nga và Ấn Độ cung cấp một số linh kiện. Các module này được làm từ một loại thép không gỉ đặc biệt, phải được gia công và hàn lại với nhau. Sau đó, chúng được kiểm tra bằng siêu âm để đảm bảo không có khuyết tật trong mối hàn.

Sử dụng Chatbots để kiểm soát thông tin

Quá trình này tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ cần được phân tích. Do đó, các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mô hình AI trong Microsoft Visual Studio Code. Nền tảng này cho phép sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình để xử lý dữ liệu, tiết kiệm hàng giờ làm việc cần thiết để kiểm tra chất lượng và độ chính xác của mối hàn. Nhóm nghiên cứu cũng sử dụng mô hình này để xác định vật liệu lót bên trong lò phản ứng.

Dự án ITER là nỗ lực hợp tác của hơn 30 quốc gia. Điều này đòi hỏi một hệ thống quản lý tài liệu được tiêu chuẩn hóa, đã được áp dụng trong hơn 20 năm qua. Hơn 1,5 triệu tài liệu đã được tạo ra trong thời gian này, việc tìm kiếm thông tin giống như “mò kim đáy bể”. Vào quý 1 năm 2024, bộ phận Công cụ Dự án tại ITER đã xây dựng một chatbot AI thử nghiệm để thực hiện công việc này và liên tục cải tiến nó trong suốt cả năm. Đầu năm 2025, nhóm nghiên cứu đã chuyển từ kiến trúc độc lập sang phương pháp đa tác nhân.

Với phương pháp này, công cụ AI tóm tắt tài liệu và lập chỉ mục thông tin trong một cơ sở dữ liệu vector lớn. Ưu điểm của việc này là người dùng có thể gửi truy vấn đến cơ sở dữ liệu và nhận được câu trả lời có ý nghĩa thay vì chỉ nhận được kết quả khớp với từ khóa. Được hỗ trợ bởi các công cụ từ OpenAI, chatbot này hỗ trợ các câu hỏi bằng tiếng Trung, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Nga và tiếng Hindi, đồng thời có thể truy cập được cho 120 đối tác của dự án ITER. 

Vì tài liệu của ITER cũng chứa nhiều từ viết tắt, nhóm công cụ đã xây dựng một chatbot khác chuyên trả lời các câu hỏi về vấn đề này. Nhóm nghiên cứu cũng đang nỗ lực để hệ thống tài liệu có thể giao tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn khác mà các nhóm từ các khu vực khác trên thế giới có thể đang sử dụng. Điều này giúp luồng thông tin dễ dàng hơn và giảm bớt khó khăn trong việc đạt được mục tiêu cuối cùng là thực hiện thành công phản ứng nhiệt hạch bên trong ITER.