La fusión nuclear, la energía que alimenta al Sol, promete ser una fuente de energía limpia e ilimitada. Los científicos están utilizando la inteligencia artificial (IA) para superar los desafíos técnicos y científicos de recrear la fusión nuclear en la Tierra, acelerando el camino hacia esta fuente de energía revolucionaria.
El Papel Crucial de la IA en la Fusión Nuclear
La fusión nuclear implica la unión de núcleos atómicos ligeros, como el hidrógeno, liberando enormes cantidades de energía. A diferencia de la fisión, no produce residuos radiactivos de larga duración ni gases de efecto invernadero.
Confinamiento Magnético vs. Confinamiento Inercial
Existen dos enfoques principales para lograr la fusión:
- Confinamiento Magnético: Utiliza campos magnéticos para confinar el plasma en un reactor toroidal (tokamak). El proyecto ITER es el ejemplo más ambicioso.
- Confinamiento Inercial: Emplea láseres para comprimir y calentar una cápsula de combustible. El National Ignition Facility (NIF) en EE. UU. es un líder en este campo.
Desafíos Superados con la IA
Ambos enfoques enfrentan desafíos como:
- Mantener la estabilidad del plasma.
- Evitar inestabilidades destructivas.
- Optimizar disparos láser.
La IA está revolucionando la forma en que abordamos estos retos.
IA en la Fusión Magnética: Control y Predicción
Los tokamaks generan enormes cantidades de datos con cada disparo. La IA analiza estos datos para controlar el plasma en tiempo real y predecir inestabilidades.
Control del Plasma en Tiempo Real
En el tokamak TCV de la EPFL en Lausanne, una IA desarrollada por DeepMind controla la forma y posición del plasma en milisegundos, ajustando los campos magnéticos para mantener la estabilidad. Este avance fue publicado en la revista Nature.
Predicción de Disruptions
Modelos de aprendizaje automático predicen las «disrupciones», inestabilidades que pueden dañar los reactores. En el tokamak DIII-D en EE. UU., una IA predijo una disrupción con 300 milisegundos de antelación, permitiendo la activación de sistemas de mitigación. Los resultados, publicados en Nature en 2024, allanan el camino para un control más dinámico de las reacciones de fusión.
Mejora de Diagnósticos y Simulaciones
La IA también se utiliza para:
- Mejorar los diagnósticos.
- Detectar anomalías en los sensores.
- Analizar la turbulencia del plasma.
- Acelerar simulaciones con gemelos digitales, réplicas informáticas del plasma.
IA en la Fusión Inercial: Optimización de Láseres
La fusión inercial comprime cápsulas de combustible con láseres. Los disparos son costosos, por lo que la optimización es crucial.
Optimización de Impulsos Láser
En la Universidad de Rochester, una IA optimiza la forma de los impulsos láser en el sistema OMEGA, aumentando el rendimiento de la fusión hasta tres veces. Este modelo explora configuraciones sin necesidad de pruebas experimentales exhaustivas, como se publicó en Nature.
Diseño Inverso con IA
La IA permite el «diseño inverso»: fijar un objetivo (como la ignición) y que la IA proponga el mejor diseño para lograrlo. Esto contribuyó al hito histórico de NIF en 2022, donde el rendimiento de la fusión superó la energía de los láseres.
Automatización con IA
La IA también se utiliza para:
- Análisis de imágenes de diagnósticos.
- Ayudar a los robots a alinear los objetivos.
- Reconocer fallos en los disparos.
El objetivo es automatizar totalmente los experimentos.
Desafíos y Futuro de la IA en la Fusión
ITER generará aproximadamente 2 petabytes de datos por día para 2035, destacando la importancia de la ciencia de datos. La IA debe ser rápida, robusta, interpretable y transferible entre máquinas.
Se están desarrollando sistemas de IA informados por la física, que expliquen sus decisiones y respeten las leyes fundamentales. La escasez de datos se aborda combinando experimentos y simulaciones.
Más allá de los desafíos técnicos, surgen cuestiones de responsabilidad en caso de fallos de algoritmos. A pesar de estos desafíos, la IA podría acelerar el progreso hacia la fusión controlada y comercialmente viable.
