סין שלחה מודולים מרכזיים עבור כור ההיתוך הבינלאומי ITER, שנבנה בדרום צרפת. רכיבים אלה, שיוצרו במפעלים במחוז גואנגדונג, היו המודולים הראשונים מסוגם שהועברו במסגרת הפרויקט.
הכור התרמי-גרעיני הבינלאומי (ITER), המכונה "השמש המלאכותית", הוא מאמץ משותף בין סין, האיחוד האירופי, הודו, יפן, דרום קוריאה, רוסיה וארצות הברית. מטרת הפרויקט היא לחקור את האפשרות להשתמש באנרגיה תרמו-גרעינית כמקור אנרגיה בקנה מידה גדול וידידותי לסביבה.
ליבת הכור היא טוקאמק, שמשתמש במלכודת מגנטית כדי לשלוט בפלזמה מחוממת-על וליצור את התנאים לתגובות תרמו-גרעיניות. המבנה הענק, השוקל 5,000 טון, מורכב מתשעה סקטורים ו-44 יציאות, המספקים אבחון, שליטה מרחוק, חימום ותדלוק. נפחו הפנימי מגיע ל-1,400 מטר מעוקב, מה שהופך אותו לאתר ניסויים מרכזי לפיתוח טכנולוגיות אנרגיית היתוך.
אחד החלקים החשובים ביותר של הכור הם מודולי המגן, המבצעים את הפונקציות של הגנה מפני נויטרונים עתירי אנרגיה והסרת חום. רכיבים אלה מבטיחים פעולה בטוחה של הכור על ידי מניעת התחממות יתר של הציוד והגנה על מכשירים חיצוניים ואנשי צוות מפני קרינה.
סין ודרום קוריאה השתלטו על עיקר הייצור של מודולים אלה. סין מתכננת להשלים אספקה של 172 המודולים הנותרים עד 2027. דרום קוריאה, בנוסף להתחייבויותיה, הגדילה את הייצור על ידי נטילת חלקים נוספים בתכנון הכור.
מודולים אלה יכולים לשמש גם לייצור טריטיום, דלק מרכזי להיתוך גרעיני. בעוד שהפרויקט הנוכחי אינו מתמקד בייצור טריטיום, יש תוכניות לחקור את תפקידו בהבטחת הקיימות וההרחבה של אנרגיה נקייה בעתיד.
ITER נותר אחד הפרויקטים המדעיים השאפתניים ביותר של זמננו, שמטרתו ליצור פתרון ארוך טווח לבעיית האנרגיה.
האינטליגנציה האנושית והחוכמה הקולקטיבית כבר הופכות לגורמים מגבילים בהתפתחות הבינה המלאכותית. נראה שהשלב ההגיוני היחיד בשלב זה הוא להפקיד בידי AI את עיצוב החומרה, עד לרמת המיקרו-שבב.
בינה מלאכותית כבר מאפשרת התקדמות טכנולוגית חדשה בתחומים מורכבים – מ האצת המחקר באנרגיה מתחדשת אֶל זיהוי מדויק של סרטן . בכנס WCIT בארמניה תפקידה של AI בעיצוב מיקרו-שבבים משך תשומת לב מיוחדת.
עמידה בביקוש הגובר בעולם לכוח מחשוב הוא אתגר גדול. המעבדים של היום בסמארטפונים, מחשבים ניידים ומכשירים אחרים מבצעים מיליארדי פעולות בשנייה, אך הם צפויים להגיע לביצועים ויעילות אנרגטית גבוהים יותר מדי שנה.
האבולוציה של המיקרו-שבבים מרשימה: מ 21 מיליון טרנזיסטורים במעבד Nintendo GameCube בשנת 2001 עד 50 מיליארד על שבב זעיר בשנת 2021. התקדמות זו דורשת שימוש בטכנולוגיות מתקדמות כגון AI.
בינה מלאכותית מייעלת באופן משמעותי את תהליך פיתוח השבבים. כלים כגון פתרונות Synopsys עוזרים למהנדסים ליצור שבבים בעלי ביצועים גבוהים וחסכוניים באנרגיה בהרבה פחות זמן. ערכת הכלים של Synopsys מכסה עיצוב ארכיטקטורה, יישום, אימות וייצור, ומצמצמת שנים של עבודה לשבועות.
חברות כגון גוגל DeepMind מדגימים את הכוח של AI עם פרויקטים כמו AlphaChip. הטכנולוגיה משתמשת בלימוד חיזוק כדי לייעל את פריסות השבבים בשעות במקום בשבועות. מודלים של AI שלומדים משתפרים כל הזמן כדי לשפר את היעילות והפרודוקטיביות.
AI גנרטיבי מוצא גם יישומים בעיצוב שבבים. כלי Synopsys עוזרים למהנדסים לנתח במהירות תיעוד מורכב, לייעל קוד ולקבל החלטות מושכלות. בעתיד, מערכות כאלה יכולות להפוך לאוטונומיות, לתכנן ולשפר שבבים ללא התערבות אנושית.
למרות ההתקדמות ב-AI, היצירתיות האנושית נותרה חשובה. משימות הדורשות חדשנות ארכיטקטונית, כמו תכנון מעבדים לרכב, עדיין דורשות מומחיות של מהנדסים. אוטומציה של משימות שגרתיות מאפשרת לך להתמקד בפתרונות וחידושים בקנה מידה גדול.
עתיד עיצוב השבבים כולל ככל הנראה AI יצירת עיצובים מותאמים לחלוטין על סמך פרמטרים נתונים. גישה זו יכולה להפוך את הפיתוח לדמוקרטי, ולאפשר לחברות קטנות להתחרות בענקיות התעשייה על ידי יצירת שבבים ייחודיים ליישומים מיוחדים במיוחד.
ההתקדמות הללו מרמזת על עתיד שבו AI הופך לא רק לעוזר אלא גם למשתף פעולה בפיתוח טכנולוגי. הגבול בין אדם למכונה בתכנון עשוי להיעלם, ולפתוח הזדמנויות שיגדירו מחדש את יכולות המחשוב.
