Stell dir vor, du könntest Hitze mit einem Trick bändigen. Forschende haben herausgefunden, wie man das in einem Plasma macht.
Hast du schon mal von einem Plasma gehört? Das ist ein heißes, leuchtendes Gas, das in Sternen und auch in speziellen Maschinen auf der Erde vorkommt. Eine dieser Maschinen heißt KSTAR. KSTAR ist ein riesiger Ofen, der Plasma erzeugt, um Energie zu gewinnen. Doch das Plasma ist so heiß, dass es die Teile der Maschine beschädigen kann. Daher müssen die Forschenden herausfinden, wie sie die Hitze kontrollieren können.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben zwei Methoden entwickelt, um die Hitze im Plasma zu kontrollieren. Die erste Methode nutzt Messungen, um herauszufinden, wie viel Hitze auf die Wände trifft. Die zweite Methode ist besonders clever: Sie verwendet eine Art künstliches Gehirn, das in Echtzeit berechnet, wie viel Hitze auf die Wände trifft. Mit diesen Informationen können die Forschenden dann Gas in das Plasma einleiten, um die Hitze zu regulieren.
Wie haben sie das gemacht?
Um die Hitze zu messen, haben die Forschenden spezielle Sensoren in die Wände der Maschine eingebaut. Diese Sensoren messen, wie viel Hitze auf die Wände trifft. Die zweite Methode nutzt ein künstliches Gehirn, das viele Berechnungen in kurzer Zeit durchführt. Dieses künstliche Gehirn hat gelernt, wie sich das Plasma verhält, und kann so vorhersagen, wie viel Hitze auf die Wände trifft.
Warum ist das wichtig?
Diese Methoden sind wichtig, weil sie helfen, die Maschine zu schützen. Wenn die Hitze nicht kontrolliert wird, kann sie die Wände der Maschine beschädigen. Das würde bedeuten, dass die Maschine nicht mehr richtig funktioniert und die Forschenden keine Experimente mehr durchführen können. Außerdem können diese Methoden auch in anderen Maschinen und sogar in der Raumfahrt nützlich sein.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Methoden entwickelt haben, heißen Anchal Gupta, David Eldon, Eunnam Bang, KyuBeen Kwon, Hyungho Lee, Anthony Leonard, Junghoo Hwang, Xueqiao Xu, Menglong Zhao und Ben Zhu. Ihre Arbeit wurde im Jahr 2025 veröffentlicht.