La revolución de la energía verde prometida por la fusión nuclear ahora está un paso más cerca, gracias al primer uso exitoso de un sistema de inteligencia artificial de vanguardia para dar forma a los plasmas de hidrógeno sobrecalentado dentro de un reactor de fusión. La prueba exitosa indica que el uso de la IA podría ser un gran avance en la búsqueda a largo plazo de electricidad generada a partir de la fusión nuclear, acercando tentadoramente su introducción para reemplazar los combustibles fósiles y la fisión nuclear en las redes eléctricas modernas.
“Creo que la IA desempeñará un papel muy importante en el control futuro de los tokamaks y en la ciencia de la fusión en general”, dijo Federico Felici, físico del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL) y uno de los líderes del proyecto a Live Science. “Existe un gran potencial para liberar la IA para obtener un mejor control y descubrir cómo operar dichos dispositivos de una manera más efectiva”.
Felici es autor principal de un nuevo estudio que describe el proyecto publicado en la revista Nature. Dijo que los experimentos futuros en el Tokamak de configuración variable (TCV) en Lausana buscarán nuevas formas de integrar la IA en el control de los reactores de fusión. “Lo que hicimos fue realmente una especie de prueba de principio”, dijo. “Estamos muy contentos con este primer paso”.
Felici y sus colegas del Swiss Plasma Center (SPC) de la EPFL colaboraron con científicos e ingenieros de la empresa británica DeepMind, una subsidiaria de los propietarios de Google, Alphabet, para probar el sistema de inteligencia artificial en el TCV. El reactor de fusión en forma de rosquilla es el tipo que parece más prometedor para controlar la fusión nuclear; se está utilizando un diseño de tokamak para el proyecto internacional masivo ITER (“el camino” en latín) que se está construyendo en Francia, y algunos defensores creen que tendrán un tokamak en operación comercial tan pronto como en 2030.
Inteligencia artificial
El tokamak está controlado principalmente por 19 bobinas magnéticas que se pueden usar para dar forma y colocar el plasma de hidrógeno dentro de la cámara de fusión, mientras se dirige una corriente eléctrica a través de él, explicó Felici. Las bobinas generalmente se rigen por un conjunto de controladores computarizados independientes, uno para cada aspecto del plasma que se presenta en un experimento, que se programan de acuerdo con cálculos complejos de ingeniería de control, según las condiciones particulares que se prueban. Pero el nuevo sistema de IA pudo manipular el plasma con un solo controlador, dijo.
La IA, un sistema de “aprendizaje de refuerzo profundo” (RL) desarrollado por DeepMind, se entrenó primero en simulaciones del tokamak, una alternativa más económica y mucho más segura que la realidad. Pero las simulaciones por computadora son lentas: lleva varias horas simular solo unos segundos de operación de tokamak en tiempo real. Además, la condición experimental del TCV puede cambiar de un día a otro, por lo que los desarrolladores de la IA debían tener en cuenta esos cambios en las simulaciones. Sin embargo, cuando se completó el proceso de entrenamiento simulado, la IA se acopló al tokamak real.
El TCV puede soportar un plasma de hidrógeno sobrecalentado, normalmente a más de 120 millones de grados Celsius, durante un máximo de 3 segundos. Después de eso, necesita 15 minutos para enfriarse y reiniciarse, y por lo general se hacen entre 30 y 35 “disparos” de este tipo cada día, dijo Felici.
Se realizaron un total de alrededor de 100 disparos con el TCV bajo control de IA durante varios días, dijo: “Queríamos algún tipo de variedad en las diferentes formas de plasma que pudiéramos obtener, y probarlo en varias condiciones”.
Aunque el TCV no estaba usando plasmas de hidrógeno pesado en neutrones que producirían altos niveles de fusión nuclear, los experimentos de IA dieron como resultado nuevas formas de dar forma a los plasmas dentro del tokamak que podrían conducir a un control mucho mayor de todo el proceso de fusión, dijo.
Plasma de conformación
La IA demostró ser experta en posicionar y dar forma al plasma dentro de la cámara de fusión del tokamak en las configuraciones más comunes, incluida la llamada forma de copo de nieve que se cree que es la configuración más eficiente para la fusión, dijo Felici. Además, pudo moldear el plasma en “gotas” (anillos de plasma superior e inferior separados dentro de la cámara) que nunca antes se había intentado, aunque las técnicas de ingeniería de control estándar también podrían haber funcionado, dijo.
Crear la forma de gota “fue muy fácil de hacer con el aprendizaje automático”, dijo Felici. “Podríamos simplemente pedirle al controlador que hiciera el plasma así, y la IA descubrió cómo hacerlo”.
Los investigadores también vieron que la IA estaba usando las bobinas magnéticas para controlar los plasmas dentro de la cámara de una manera diferente a la que habría resultado del sistema de control estándar, dijo.
“Ahora podemos tratar de aplicar los mismos conceptos a problemas mucho más complicados”, dijo. “Debido a que estamos obteniendo modelos mucho mejores de cómo se comporta el tokamak, podemos aplicar este tipo de herramientas a problemas más avanzados”.
Los experimentos de plasma en el TCV respaldarán el proyecto ITER, un tokamak masivo que se proyecta logrará una fusión a gran escala alrededor de 2035. Los defensores esperan que ITER sea pionero en nuevas formas de utilizar la fusión nuclear para generar electricidad utilizable sin emisiones de carbono y con niveles bajos de radiactividad
Los experimentos de TCV también informarán los diseños de los reactores de fusión DEMO, que se consideran sucesores de ITER que suministrarán electricidad a las redes eléctricas, algo para lo que ITER no está diseñado. Varios países están trabajando en diseños de reactores DEMO. Se prevé que uno de los más avanzados, el reactor EUROfusion de Europa, comience a operar en 2051.
Fuente: Live Science.
