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Proxima Fusion erhält 6,5 Millionen Euro Forschungsgeld

Proxima Fusion erhält 6,5 Millionen Euro Forschungsgeld

Das Gründungsteam von Proxima Fusion im Munich Urban Colab

Credit: © Proxima Fusion

Das Gründungsteam von Proxima Fusion im Munich Urban Colab – Credit: © Proxima Fusion

Saskia Doll

Saskia Doll

Das Münchner Startup Proxima Fusion bekommt 6,5 Millionen Euro für eine Forschungspartnerschaft zur Verfügung gestellt. Das Programm „AI for Fusion Engineering“ soll das Design von Stellarator-Fusionskraftwerken mittels KI vorantreiben.

18. Dezember 2024

2 Min. Lesezeit

Im Rahmen des „AI-for-Fusion-Engineering“-Programms fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Proxima Fusion mit mehr als 6,5 Millionen Euro. Zu den Partnern des Projekts gehören die Universität Bonn, das Forschungszentrum Jülich und die Technische Universität München (TUM). Alle Projektpartner vereinen interdisziplinäre Expertise in den Bereichen Plasmaphysik, maschinellem Lernen, Optimierung und Informatik.

Gemeinsam haben sie sich zum Ziel gesetzt, KI-gestützte Simulationstools zu entwickeln, die physikalische und technische Simulationen integrieren können. Diese Tools sollen die kritischen Komponenten von Stellaratoren optimieren, wie hochtemperatursupraleitende Magnete, Materialien, die in Kontakt mit Fusionsplasma kommen, sowie Kühlsysteme. Diese Technologie soll in Zukunft für saubere Energie aus Fusionskraftwerken sorgen.

Francesco Sciortino, Mitbegründer und CEO von Proxima Fusion, erklärt:

„Stellaratoren stellen den deutlichsten und robustesten Weg hin zur kommerziell nutzbaren Fusionsenergie dar. Sie können eine stabile und kontinuierliche Energiegewinnung ermöglichen, sind aber aufgrund ihrer 3D-Geometrien kompliziert in der Entwicklung. Dieses Projekt wird die Stellarator-Entwicklung beschleunigen, Kosten senken und die Verlässlichkeit und die Leistung dieser Geräte verbessen.”

Die interdisziplinäre Zusammenarbeit soll einen Technologiesprung in der Kernfusion ermöglichen. Dazu Daniel Cremers, Inhaber des Lehrstuhls für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz an der TUM School of Computation, Information and Technology:

„Indem wir datengetriebene Optimierungstechniken, geometrisches maschinelles Lernen und unsicherheitsbewusste Ersatzmodellierung anwenden, können wir die neuesten technologischen Fortschritte bei der Stellarator-Entwicklung in skalierbaren Berechnungslösungen zum Einsatz bringen.“

Zorah Lähner, führende Forscherin für geometrisches Deep Learning an der Universität Bonn und dem Lamar-Institut, erkennt weiteres Potenzial:

„Die im Rahmen dieses Projekts entwickelten Tools und Technologien haben auch breiter gefasste Anwendungen über die Fusionsenergie hinaus. Die innovativen und praktischen Lösungen werden für komplexe Engineering Herausforderungen etwa in der Luft- und Raumfahrt sowie der Automobilindustrie ebenfalls unglaublich interessant sein.”

Als führendem Partner obliegt Proxima Fusion die übergreifende Koordination des Projekts. Das Startup beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung und Konstruktion wirtschaftlich tragbarer Stellarator-Fusionskraftwerke. Bis Mitte der 2030er Jahre soll die Fusionsenergie marktreif und ins Netz integrierbar sein.

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