オープンソースプラズマシミュレーター「TORAX」で核融合エネルギー開発を加速するためGoogle DeepMindとCommonwealth Fusion Systemsが提携

2025年10月17日 11時52分 サイエンス

現地時間の2025年10月16日、GoogleでAI研究開発を進めるGoogle DeepMindが次世代核融合エネルギーの開発にAIを導入すると発表しました。

Bringing AI to the next generation of fusion energy - Google DeepMind

https://deepmind.google/discover/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/

核融合エネルギーは放射性廃棄物を出さずにクリーンで豊富なエネルギーを生み出すことが可能です。地上で核融合を機能させるには、プラズマと呼ばれる電離ガスを1億度を超える温度で安定して保つ必要があります。これは非常に複雑な物理学上の問題であるとして、Google DeepMindはAIを用いてこの問題の解決に取り組むことを目指すと発表しました。

この一環として、Google DeepMindは核融合エネルギーの世界的リーダーであるCommonwealth Fusion Systems(CFS)との研究提携を発表しています。Google DeepMindはCFSを、「小型で強力なトカマク型核融合炉であるSPARCを用い、クリーンで安全かつ実質的に無限の核融合エネルギーへの迅速な道を切り開いている」と評しました。

SPARCは強力な高温超伝導磁石を活用することで、核融合エネルギーの持続に必要な電力を上回るエネルギーを核融合によって生成することが可能な史上初の磁気核融合装置の開発を目指しています。これは「実用的な核融合エネルギーの実現」に向けた重要なマイルストーンです。

Google DeepMindとCFSの提携は、AIを用いてプラズマ制御に成功した画期的な研究に基づいています。この研究は、Google DeepMindがスイス連邦工科大学ローザンヌ校にあるスイスプラズマセンターの学術パートナーとして発表したもので、深層強化学習を用いてトカマク型核融合炉の磁石を制御し、複雑なプラズマ形状を安定化できることを示した研究です。

この研究成果を用い、より広範な物理現象をカバーすることができるJAXで記述された高速で微分可能なプラズマシミュレーター「TORAX」をGoogle DeepMindは開発しました。

TORAX: Tokamak transport simulation in JAX — TORAX documentation

https://torax.readthedocs.io/en/v1.1.1/

Google DeepMindはTORAXをCFSとの提携に持ち込むことで、核融合エネルギーを送電網に供給するためのスケジュールを加速させると説明しています。なお、Google DeepMindは「核融合プラズマの高速かつ正確な微分可能なシミュレーションを作成すること」「核融合エネルギーを最大化するための最も効率的かつ堅牢な方法を見つけること」「強化学習を使用して、新しいリアルタイム制御戦略を発見すること」という3つの分野でCFSと協力すると説明しました。 「Google DeepMindのAI専門知識とCFSの最先端ハードウェアを組み合わせることで、世界中の研究コミュニティ、そして最終的には世界全体の利益のために核融合エネルギーの基礎的な発見を推進する理想的なパートナーシップが実現する」とGoogle DeepMindは説明しました。

トカマク型核融合炉の性能を最適化するには熱、電流、物質がプラズマの中心部をどのように流れ、周囲のシステムとどのように相互作用するかをシミュレートする必要があります。そのためのオープンソースシミュレーターとしてGoogle DeepMindが2024年に発表したのが、TORAXです。TORAXにより、磁気シミュレーションを超えて、物理学の課題に取り組む範囲が広がります。TORAXはJAXで構築されているため、CPUとGPUの両方で簡単に実行でき、独自のモデルを含むAI搭載モデルをスムーズに統合し、さらに優れた性能を実現可能です。 TORAXは、SPARCが稼働する前に何百万もの仮想実験を実行することで、CFSチームが運用計画をテスト・改良することを支援します。また、最初のデータが到着した時点で、迅速に計画を調整できる柔軟性も提供することが可能です。そのため、TORAXはCFSの日常的なワークフローの要となり、さまざまな条件下でプラズマの挙動を理解するのに役立ち、貴重な時間とリソースを節約することに役立ちます。 トカマク型核融合炉の運転には、磁気コイル電流、燃料噴射、加熱出力といったさまざまな要素を調整する無数の選択肢が生じます。運転限界内で最大のエネルギーを生成するためのトカマク型核融合炉の最適な設定を手動で見つけ出すのは、非常に非効率です。

TORAXを強化学習やAlphaEvolveなどの進化的探索アプローチと組み合わせることで、Google DeepMindのAIエージェントはシミュレーションにおいて膨大な数の潜在的な動作シナリオを探索し、正味エネルギーを生成するための最も効率的かつ堅牢な経路を迅速に特定することが可能となります。これにより、CFSは最も有望な戦略に集中することができ、SPARCが完全に稼働しフルパワーで稼働する前であっても、初日から成功率を高めることができるわけです。

Google DeepMindはさまざまなSPARCシナリオを調査するためのインフラを構築しています。SPARCについてより深く理解するにつれ、さまざまな制約下で核融合エネルギーを最大化することや、堅牢性を最適化することなどを検討可能となります。 Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOは「Commonwealth Fusion Systemsと協力し、AIを活用して核融合開発を加速させ、無限のクリーンエネルギーで持続可能な未来に近づくことにワクワクしています！」と投稿し、Commonwealth Fusion Systemsとの提携を喜びました。

GoogleはGoogle DeepMindの研究と並行してCFSに投資し、有望な科学的および工学的ブレークスルーの実現に向けた取り組みをサポートします。これはGoogle DeepMindの技術を商業化するための取り組みを前進させることにもつながるそうです。 Google DeepMindは「将来を見据えた我々のビジョンは、SPARCの運用最適化にとどまりません。AIが将来の核融合発電所の中核となるインテリジェントで適応性の高いシステムとなるための基盤を構築しています。これはGoogle DeepMindとCFSの提携の旅の始まりに過ぎません。新たなマイルストーンを達成するにつれて、協力に関するより詳しい情報を共有できることを期待しています」と言及しています。