La búsqueda de fuentes de energía limpias e ilimitadas es una de las mayores prioridades de la ciencia actual. La fusión nuclear, el mismo proceso que alimenta el sol, promete ser una solución a este desafío. Sin embargo, controlar y mantener la estabilidad del plasma, el gas ionizado a temperaturas extremas necesario para la fusión, es una tarea compleja. Aquí es donde la inteligencia artificial está entrando en juego.
Tokamaks: Domando el poder del sol con imanes
Los Tokamaks son dispositivos experimentales diseñados para confinar y controlar el plasma utilizando potentes campos magnéticos. Imaginen un donut gigante (toroide) donde un gas a más de 100 millones de grados Celsius (más caliente que el núcleo del sol) circula a velocidades de hasta 100 kilómetros por segundo. El objetivo es que los átomos del plasma se fusionen, liberando enormes cantidades de energía.
Aunque existen varios Tokamaks experimentales en funcionamiento en todo el mundo, uno de los mayores desafíos es gestionar las “rampas descendentes” o *rampdowns*. Éstas son necesarias cuando el plasma se vuelve inestable y hay que reducir la corriente del plasma para evitar dañar el interior del dispositivo.
El problema de las rampas descendentes
Si bien las rampas descendentes son esenciales, a veces pueden desestabilizar aún más el plasma, provocando interrupciones que pueden dañar el Tokamak. Estas interrupciones pueden causar raspaduras y cicatrices en el interior de la máquina, lo que requiere tiempo y recursos para reparar.
La solución: Un modelo predictivo basado en IA
Científicos del MIT han desarrollado un modelo que predice el comportamiento del plasma durante una rampa descendente. Este modelo combina:
- Machine Learning: Algoritmos que aprenden patrones a partir de datos.
- Modelado Físico: Simulaciones basadas en las leyes fundamentales de la física del plasma.
El equipo entrenó y probó el modelo con datos de un Tokamak experimental en Suiza. Los resultados fueron prometedores: el modelo aprendió rápidamente cómo evolucionaría el plasma bajo diferentes condiciones. Lo más interesante es que logró un alto nivel de precisión utilizando una cantidad relativamente pequeña de datos. Esto es crucial, ya que cada experimento en un Tokamak es costoso y la cantidad de datos de alta calidad es limitada.
¿Cómo funciona el modelo?
En lugar de depender únicamente de redes neuronales que requieren grandes cantidades de datos, los investigadores combinaron el machine learning con un modelo existente que simula la dinámica del plasma según las leyes de la física. Esta combinación permitió reducir significativamente la cantidad de datos necesarios para el entrenamiento.
El modelo utiliza datos de pulsos de plasma, incluyendo propiedades como la temperatura y la energía, durante las fases de inicio, funcionamiento y rampa descendente. A partir de estos datos, el modelo puede predecir la evolución del plasma y generar “trayectorias” o instrucciones para el controlador del Tokamak. Estas instrucciones pueden ajustar los imanes o la temperatura para mantener la estabilidad del plasma.
Implicaciones para el futuro de la energía de fusión
Este nuevo modelo podría mejorar significativamente la seguridad y la fiabilidad de las futuras plantas de energía de fusión. Al predecir y controlar mejor el comportamiento del plasma durante las rampas descendentes, se pueden evitar interrupciones dañinas y optimizar el funcionamiento de los Tokamaks.
Como dice Allen Wang, autor principal del estudio: \”Para que la fusión sea una fuente de energía útil, tiene que ser fiable. Y para ser fiable, tenemos que ser buenos gestionando nuestros plasmas.\”
Un paso más hacia la energía de fusión
El desarrollo de este modelo predictivo es un paso importante hacia la viabilidad de la energía de fusión. Si bien aún quedan muchos desafíos por superar, la aplicación de la inteligencia artificial está abriendo nuevas puertas y acelerando el progreso en este campo.
La combinación de machine learning y modelos físicos está demostrando ser una herramienta poderosa para comprender y controlar fenómenos complejos como el plasma. Este enfoque podría tener aplicaciones en otros campos de la ciencia y la ingeniería.
Fuente: MIT News – AI
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