Un hito importante acaba de ser alcanzado en el desarrollo de la energía de fusión nuclear gracias al avance logrado por la inteligencia artificial

Un hito importante acaba de ser alcanzado en el desarrollo de la energía de fusión nuclear gracias al avance logrado por la inteligencia artificial

En el pasado, los visionarios imaginaban un futuro en el que los avances tecnológicos y científicos darían lugar a un mundo utópico, impulsado por una energía limpia e ilimitada. Ahora, gracias a un modelo de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de Princeton, esta visión podría estar un paso más cerca de hacerse realidad.

La fusión nuclear, un proceso en el que dos o más núcleos atómicos se combinan para formar nuevos núcleos y partículas subatómicas, ha sido considerada durante mucho tiempo como una fuente de energía ideal: es limpia, segura y teóricamente ilimitada, ya que produce casi cuatro millones de veces más energía por unidad de masa que la quema de combustibles fósiles.

Lamentablemente, existe un desafío significativo. La fusión es extremadamente complicada de lograr, ya que demanda las temperaturas y presiones que se hallan en el interior de las estrellas. Dado que no podemos replicar esas condiciones exactas en un laboratorio en la Tierra, los intentos de fusionar núcleos realizados por el ser humano se han basado en una alternativa: mantener la presión y aumentar las temperaturas, que son más de diez veces mayores que las del núcleo del Sol.

A esas altas temperaturas, el combustible necesario para la reacción no puede permanecer en estado sólido o líquido, ni siquiera como gas; se convierte en plasma. Sin embargo, esto presenta otro desafío: el plasma es extremadamente energético y se sobrecalienta fácilmente, lo que puede provocar que el combustible se vuelva inestable y escape de los campos magnéticos que lo contienen dentro del reactor, lo que resulta en el fracaso de la fusión en cuestión de milisegundos.

El equipo de investigación de Princeton afirma haber abordado este problema de manera efectiva.

«Los enfoques previos se han centrado en mitigar los efectos de estas inestabilidades una vez que el plasma se vuelve inestable», explica Jaemin Seo, autor principal del nuevo estudio y actualmente profesor adjunto de Física en la Universidad Chung-Ang de Corea del Sur. «Sin embargo, nuestro método nos permite prever y evitar estas inestabilidades antes de que surjan».

La solución propuesta es utilizar inteligencia artificial (IA) entrenada con datos recopilados en experimentos anteriores realizados en la Instalación Nacional de Fusión DIII-D en San Diego.

Egemen Kolemen, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial y miembro del Centro Andlinger de Energía y Medio Ambiente, así como investigador en el Laboratorio de Física del Plasma de Princeton (PPPL), quien lidera la investigación, explica que la inteligencia artificial (IA) fue capaz de desarrollar una estrategia de control final basada en datos de experimentos previos, en lugar de depender de modelos físicos.

A diferencia de la comprensión profunda de un experto humano, la IA no necesita entender completamente el proceso. El equipo proporcionó al programa información sobre las características del plasma en tiempo real, recopiladas de experimentos anteriores, y desafió al sistema a predecir y evitar las inestabilidades.

«No hemos entrenado al modelo de aprendizaje automático en toda la física compleja de la fusión», explica Azarakhsh Jalalvand, coautor del estudio y miembro del equipo de investigación de Kolemen. «Le indicamos el objetivo deseado, que es mantener una reacción de alta potencia, le señalamos lo que debe evitar, como las inestabilidades de desgarro, y los controles que puede ajustar para alcanzar esos objetivos. Con el tiempo, aprende la mejor manera de lograr una reacción de alta potencia evitando las inestabilidades».

Después de realizar numerosas simulaciones, ajustadas y perfeccionadas por supervisores humanos, el equipo llevó a cabo pruebas en condiciones reales en la instalación D-III D, utilizando la inteligencia artificial (IA). Durante estas pruebas, el modelo demostró su capacidad para prever las inestabilidades de desgarro hasta con 300 milisegundos de anticipación, un margen que, si bien puede parecer breve para un observador humano, es suficiente para que la IA intervenga y ajuste parámetros como la forma del plasma o la intensidad de los haces de potencia para mantener la estabilidad del sistema.

Entonces, ¿significa esto que la era de la energía limpia e ilimitada está cerca? No del todo. Aunque el control de las inestabilidades del plasma es un paso importante, existen otros desafíos significativos en el camino hacia la fusión nuclear, y el desgarro es solo una de las posibles complicaciones.

Sin embargo, según el equipo, este estudio demuestra un avance prometedor: «Hemos obtenido evidencia sólida de que el controlador funciona bien en DIII-D, pero necesitamos más datos para confirmar su eficacia en diversas situaciones», explicó Seo. «Nuestro objetivo es desarrollar una solución más versátil».

Los hallazgos se publicaron en Nature.com.