La búsqueda de una fuente de energía limpia e inagotable ha llevado a los científicos a explorar la fusión nuclear, una reacción que ocurre en el núcleo del sol y que podría proporcionar una solución a los desafíos energéticos de la humanidad. Sin embargo, el camino hacia la fusión nuclear presenta numerosos obstáculos técnicos, desde generar más energía de la necesaria para mantener los reactores en funcionamiento hasta mantener el plasma confinado dentro de los reactores. Recientemente, investigadores de la Universidad de Princeton y su Laboratorio de Física del Plasma han anunciado un avance significativo en esta área, utilizando inteligencia artificial (IA) para abordar uno de los principales desafíos en la generación de energía de fusión.
Nuevo modelo de IA ha resuelto uno de los principales obstáculos para generar energía de fusión
Es importante mencionar que los reactores de fusión tokamak, que tienen forma de rosquilla, dependen de campos magnéticos para mantener el plasma confinado y estable durante el proceso de fusión. Sin embargo, incluso pequeñas interrupciones en estos campos magnéticos pueden desestabilizar el plasma, lo que resulta en la pérdida de la reacción de fusión. El nuevo modelo de IA desarrollado por los investigadores de Princeton aborda este problema al predecir y evitar tales inestabilidades, permitiendo un control más preciso del plasma en los reactores tokamak.
Según el estudio publicado en la revista Nature, el modelo de IA desarrollado por los investigadores de Princeton puede prever las inestabilidades del modo de desgarro en el plasma hasta 300 milisegundos antes de que ocurran. Aunque este tiempo puede parecer breve, es suficiente para intervenir y mantener el plasma bajo control, según los resultados del estudio. Los investigadores probaron con éxito el modelo en el Centro Nacional de Fusión DIII-D en San Diego, demostrando su capacidad para controlar la energía y la forma del plasma para evitar las inestabilidades.
Entrenamiento con datos reales
El éxito del modelo de IA se debe en parte a su entrenamiento con datos reales de experimentos de fusión anteriores, en lugar de modelos teóricos de física. Esto permite al modelo aprender de la experiencia práctica y adaptarse a situaciones reales en tiempo real. Los investigadores destacan que su enfoque representa un avance significativo sobre los métodos tradicionales, que solo pueden suprimir las inestabilidades después de que ocurren, mientras que su modelo puede predecirlas y evitarlas antes de que se produzcan.
Aunque el modelo de IA ha demostrado ser prometedor en la gestión de las inestabilidades del modo de desgarro, los investigadores reconocen que aún quedan desafíos por superar en el camino hacia la generación de energía de fusión limpia e ilimitada. Sin embargo, están optimistas sobre el potencial de su modelo para optimizar el funcionamiento de los reactores de fusión y para aplicarse en otros contextos y dispositivos. La inteligencia artificial, afirman, jugará un papel crucial en el control y mantenimiento de las reacciones de fusión en el futuro, ofreciendo la esperanza de una fuente de energía sostenible para las generaciones venideras.
