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Unos científicos podrían haber domado al principal enemigo de la fusión
Un gran avance en el control del plasma nos acerca un paso más a una energía segura e ilimitada.
Por Darren OrfPUBLICADO: 01/03/2024
Love Employee//Getty Images
A unos 100 millones de grados centígrados, los núcleos ligeros en forma de una sopa de electrones conocida como plasma pueden superar una fuerte repulsión eléctrica y fusionarse mediante un túnel cuántico. Todo esto está muy bien, pero hay un gran problema: contener el plasma ultracaliente. Y es que el plasma tiende a escapar de los campos magnéticos que lo contienen en los reactores, lo que supone el fin inmediato de la reacción de fusión. Pero los científicos de Princeton, así como el Laboratorio de Física del Plasma de Princeton (PPPL), están empleando IA para evitar estos percances del plasma y, con suerte, evitar que las futuras reacciones de fusión sufran esta forma particular de autosabotaje.
Utilizando el reactor de fusión experimental DIII-D de Estados Unidos, en San Diego, los investigadores demostraron que su modelo de IA, entrenado a partir de datos experimentales, podía detectar con unos 300 milisegundos de antelación lo que se conoce como inestabilidades del "modo de desgarro", un tipo de alteración del plasma cuando se rompen las líneas del campo magnético que contiene plasma. Aunque no es tiempo suficiente para que los humanos reaccionen ante una inestabilidad, la IA puede cambiar fácilmente los parámetros para evitar el desgarro y mantener así la estabilidad de la reacción. Los resultados del trabajo se publicaron la semana pasada en la revista Nature.
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"Las inestabilidades del modo de desgarro son una de las principales causas de perturbación del plasma, y serán aún más prominentes a medida que tratemos de ejecutar reacciones de fusión a las altas potencias necesarias para producir suficiente energía", dijo en un comunicado de prensa el primer autor Jaemin Seo, profesor de física en la Universidad Chung-Ang de Corea del Sur, que realizó el trabajo como investigador postdoctoral en Princeton. "Los estudios anteriores se han centrado generalmente en suprimir o mitigar los efectos de estas inestabilidades de desgarro después de que se produzcan en el plasma, pero nuestro enfoque nos permite predecir y evitar esas inestabilidades antes de que aparezcan."
Enseñar a la IA a controlar una reacción de fusión es muy parecido a cómo se entrenan otros modelos de IA para tareas complicadas: con muchos datos del mundo real y un reconocimiento de patrones ultrarrápido. Este modelo de IA utilizó un "algoritmo de aprendizaje por refuerzo" que permitió al programa elaborar los mejores métodos de contención mediante ensayo y error en un entorno simulado. Al final, el programa aprendió a conseguir una potencia elevada sin el "castigo" de la inestabilidad.
El coautor Azarakhsh Jalalvand, que también forma parte del grupo de Princeton, compara el entrenamiento del modelo de IA con aprender a pilotar un avión, afirmando que un controlador necesita mucho tiempo en un intrincado simulador antes de "haber aprendido lo suficiente como para probarlo de verdad".
Ahora que la IA ha superado con éxito la prueba en el mundo real, los investigadores dicen que necesitan más datos sobre el rendimiento de la IA en el reactor DIII-D. Y si todo va bien, el equipo podría empezar a entrenar el programa para que reconozca también otras inestabilidades de la fusión.
Pero contener el plasma en tiempo real es sólo una pieza del rompecabezas de la fusión. Los ingenieros, por ejemplo, todavía tienen que desarrollar nuevos materiales capaces de soportar el inmenso calor de la fusión no sólo durante minutos, horas o días, sino durante años, si la tecnología tiene alguna esperanza de llegar algún día a suministrar energía a los hogares de todo el mundo.
La fusión podría ser la mayor hazaña de ingeniería de la historia de la humanidad, y podría ser también la mayor de la historia de la inteligencia artificial.
Vía: Popular Mechanics
www.esquire.com
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Love Employee//Getty Images
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Utilizando el reactor de fusión experimental DIII-D de Estados Unidos, en San Diego, los investigadores demostraron que su modelo de IA, entrenado a partir de datos experimentales, podía detectar con unos 300 milisegundos de antelación lo que se conoce como inestabilidades del "modo de desgarro", un tipo de alteración del plasma cuando se rompen las líneas del campo magnético que contiene plasma. Aunque no es tiempo suficiente para que los humanos reaccionen ante una inestabilidad, la IA puede cambiar fácilmente los parámetros para evitar el desgarro y mantener así la estabilidad de la reacción. Los resultados del trabajo se publicaron la semana pasada en la revista Nature.
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Enseñar a la IA a controlar una reacción de fusión es muy parecido a cómo se entrenan otros modelos de IA para tareas complicadas: con muchos datos del mundo real y un reconocimiento de patrones ultrarrápido. Este modelo de IA utilizó un "algoritmo de aprendizaje por refuerzo" que permitió al programa elaborar los mejores métodos de contención mediante ensayo y error en un entorno simulado. Al final, el programa aprendió a conseguir una potencia elevada sin el "castigo" de la inestabilidad.
El coautor Azarakhsh Jalalvand, que también forma parte del grupo de Princeton, compara el entrenamiento del modelo de IA con aprender a pilotar un avión, afirmando que un controlador necesita mucho tiempo en un intrincado simulador antes de "haber aprendido lo suficiente como para probarlo de verdad".
Ahora que la IA ha superado con éxito la prueba en el mundo real, los investigadores dicen que necesitan más datos sobre el rendimiento de la IA en el reactor DIII-D. Y si todo va bien, el equipo podría empezar a entrenar el programa para que reconozca también otras inestabilidades de la fusión.
Pero contener el plasma en tiempo real es sólo una pieza del rompecabezas de la fusión. Los ingenieros, por ejemplo, todavía tienen que desarrollar nuevos materiales capaces de soportar el inmenso calor de la fusión no sólo durante minutos, horas o días, sino durante años, si la tecnología tiene alguna esperanza de llegar algún día a suministrar energía a los hogares de todo el mundo.
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