KI bändigt Plasma: Rekordleistung in Fusionsreaktoren ohne Instabilitäten

von Artisan Baumeister · Veröffentlicht 17. April 2025 · Aktualisiert 17. April 2025

Ein Forschungsteam aus Princeton nutzt maschinelles Lernen, um durch KI-kontrollierte Echtzeit-Anpassungen Plasma-Instabilitäten in Fusionsreaktoren zu verhindern. Tests an KSTAR und DIII-D zeigen: Höhere Fusionsleistung ist möglich – ohne gefährliche Energieausbrüche.

Inhaltsübersicht

Einleitung
Wie KI die Kontrolle über das Plasma übernimmt
Warum diese Methode ein Wendepunkt in der Fusionsforschung sein könnte
Was als Nächstes kommt – Chancen und offene Fragen
Fazit

Einleitung

Plasma ist launisch. Es brodelt, es pulsiert, es gehorcht nur schwer – besonders, wenn es mit Temperaturen von Millionen Grad in einem Fusionsreaktor eingeschlossen werden soll. Solche Instabilitäten, sogenannte Edge Localized Modes (ELMs), galten lange als eines der größten ungelösten Probleme der Fusionsforschung. Nun ist einem internationalen Forschungsteam aus Princeton ein Durchbruch gelungen, der dieses Hindernis womöglich beseitigen könnte: Mithilfe künstlicher Intelligenz berechnen sie magnetische Störfelder in Sekundenbruchteilen und passen diese in Echtzeit an das Verhalten des Plasmas an. Getestet wurde die Methode an den Fusionsanlagen KSTAR und DIII-D – mit beeindruckendem Ergebnis: stabile Rekordleistungen ganz ohne ELMs. Der folgende Artikel beleuchtet, wie genau diese KI-basierte Kontrolle funktioniert, warum sie so revolutionär ist und welchen Einfluss sie auf die Zukunft der Fusionsenergie haben könnte.

Wie KI die Kontrolle über das Plasma übernimmt

Die Steuerung von heißen, sich schnell verändernden Plasmazuständen gehört zu den größten Herausforderungen der Kernfusion. Vor allem sogenannte Edge Localized Modes (ELMs) – plötzliche Energieausbrüche am Plasmarand – bringen Fusionsreaktoren wie DIII-D und KSTAR regelmäßig an ihre Limits. Herkömmliche Methoden stützen sich auf vordefinierte Steuerstrategien oder manuelle Abstimmung. Was einst als hohe Kunst der Plasmaphysik galt, wirkt heute erstaunlich statisch.

Das ändert sich: Ein Forschungsteam der Princeton University und des Princeton Plasma Physics Laboratory hat eine neue Methode entwickelt, die auf Künstlicher Intelligenz basiert. Durch Maschinelles Lernen analysiert das System in Echtzeit tausende Parameter – darunter Plasmatemperatur, Dichteprofile und magnetische Fluktuationen – und passt im Millisekundentakt die 3D-Magnetfeldkonfigurationen an. Ziel ist die gezielte Magnetfeldanpassung, um instabile ELMs gar nicht erst entstehen zu lassen.

Was das revolutionär macht: Die KI „begreift“ dynamische Muster schneller als klassische Steueralgorithmen. Während herkömmliche Systeme oft erst reagieren, wenn eine Instabilität schon begonnen hat, antizipiert das neue Modell sie im Voraus – und greift ein, bevor es kritisch wird. Damit verlängert sich die Energieeinschlusszeit, also wie lange die Wärme im Plasma gehalten werden kann.

Im Experiment zeigte sich die Wirkung deutlich: An der Anlage KSTAR konnte in ELM-freien Zuständen eine Steigerung des Fusionsfaktors G um bis zu 90 % erreicht werden – ohne zusätzliche Belastungen der Wandmaterialien. Wo früher ein Zielkonflikt zwischen hoher Leistung und Stabilität herrschte, zeigt die Echtzeit-Kontrolle per KI erstmals einen Ausweg. Nicht als Ersatz für physikalisches Verständnis, sondern als dessen radikale Erweiterung in Lichtgeschwindigkeit.

Warum diese Methode ein Wendepunkt in der Fusionsforschung sein könnte

In der Kernfusion steckt seit Jahrzehnten ein physikalisches Versprechen von fast mythischer Dimension – doch immer wieder stand dem Durchbruch ein unlösbar scheinendes Dilemma im Weg: Je höher die Leistung im Fusionsreaktor, desto instabiler das Plasma. Genau in diesem Zielkonflikt zwischen maximaler Fusionsenergie und kontrollierbarer Plasmastabilisierung haben klassische Methoden kapituliert.

Traditionelle Ansätze verließen sich auf starre Modelle und manuelle Regulierung. Doch diese konnten mit den chaotischen Randphänomenen im Plasma – etwa den gefürchteten Edge Localized Modes (ELMs) – oft nicht Schritt halten. Die Folge: Energieverluste, Materialschäden und eine begrenzte Lebensdauer der Reaktorsysteme.

Das KI-gestützte Steuerverfahren, entwickelt unter Federführung des Princeton Plasma Physics Laboratory, verändert diese Ausgangslage. Durch maschinelles Lernen gelingt es, die Magnetfeldanpassung in Echtzeit millisekundengenau zu justieren. Statt nur zu reagieren, erkennt das System nun instabile Muster, bevor sie eskalieren – und stabilisiert sie automatisiert. Das Ergebnis: ein ELM-freier Plasmabetrieb bei zuvor unerreichter Leistung.

Besonders augenfällig: Der Fusionsfaktor G ließ sich in den Tests am KSTAR und DIII-D um bis zu 90 % steigern – in einem Zustand, der zugleich stabil und materialschonend ist. In der Sprache der Fusionsforschung entspricht das nicht weniger als einem Paradigmenwechsel: Plasmainstabilität ist nicht länger ein unvermeidbares Begleitphänomen hoher Leistung.

Ob sich das Verfahren in komplexeren Großanlagen wie ITER ebenso bewährt, muss sich noch zeigen. Doch der Türspalt zur kommerziellen Fusionsenergie ist damit ein gutes Stück weiter aufgegangen.

Was als Nächstes kommt – Chancen und offene Fragen

Skalierbarkeit und Risiken für ITER

Die Erfolge in DIII-D und KSTAR zeigen, dass Maschinelles Lernen in der Plasmastabilisierung kein Labortraum mehr ist. Doch die Frage bleibt: Lässt sich dieses Prinzip ohne Weiteres auf Großprojekte wie ITER übertragen? ITER ist nicht nur zehnmal größer als KSTAR – seine Magnetfeldkonfiguration ist auch erheblich komplexer. Je mehr Volumen und Energie im System steckt, desto unvorhersehbarer wird das Verhalten einzelner Turbulenzen oder Edge Localized Modes (ELMs). Es ist nicht gesagt, dass ein KI-Modell, das heute bei KSTAR funktioniert, auch das wesentlich dynamischere Plasma eines ITER in Echtzeit bändigen kann.

Langfristige Stabilität ist noch offen

Bislang wurden die Algorithmen über Zeiträume von Sekunden bis wenigen Minuten erprobt. Für einen kommerziellen Fusionsreaktor braucht es aber konsistente Echtzeit-Kontrolle über Stunden – oder Jahre. Schon kleinste Fehler etwa bei der Magnetfeldanpassung könnten kumulativ werden und entweder zu Materialschäden oder späten Instabilitäten führen. Auch die Frage nach der Robustheit der zu Grunde liegenden Trainingsdaten bleibt: Was passiert, wenn das Plasma ein Verhalten zeigt, das im Trainingssatz nicht vorgesehen war?

Ausblick: Wo die Forschung ansetzen könnte

Klar ist: Die Zukunft liegt in adaptiven, selbstlernenden Regelsystemen – aber eben auch in verlässlicher Redundanz und im kontinuierlichen Monitoring. Systeme müssen lernen, nicht nur zu reagieren, sondern zu antizipieren. Dafür braucht es gemeinsame Datenstandards, mehr physikalische Interpretierbarkeit der KI-Modelle – und viel Geduld. Künstliche Intelligenz wird Kernfusion nicht alleine möglich machen, aber sie löst ein zentrales Puzzlestück: die Kontrolle des Plasmas – und damit der Fusionsenergie selbst.

Fazit

Die Echtzeit-Stabilisierung von Plasma per KI ist mehr als nur ein cleverer Trick – sie markiert eine potenziell entscheidende Weggabelung auf dem Pfad zur kontrollierten Kernfusion. Während bisherige Systeme an einem mühseligen Kompromiss zwischen Leistung und Stabilität scheiterten, zeigt sich nun erstmals eine datengestützte, reaktionsschnelle Alternative. Die Forschung macht deutlich: Intelligente Regelungssysteme könnten zentraler Bestandteil künftiger Fusionsreaktoren werden. Doch trotz des Erfolgs bleiben viele Fragen offen – etwa zur Skalierbarkeit, zur Systemstabilität in Großreaktoren und zu den langfristigen Auswirkungen automatisierter Kontrollprozesse. Klar ist: Die KI hat bewiesen, dass sie mit dem heißesten Stoff des Universums umgehen kann. Jetzt kommt es darauf an, wie weit wir ihr die Kontrolle wirklich überlassen wollen.

Was denkst du: Kommt die Fusionsenergie durch solche KI-Durchbrüche endlich in Reichweite? Diskutiere mit uns in den Kommentaren oder teile den Artikel mit deinem Netzwerk!