Un equipo de científicos han desarrollado un programa de inteligencia artificial encargado de controlar el plasma sobrecalentado dentro de los reactores de fusión nuclear o mejor conocidos como “sol artificial“.
Los reactores de fusión, a veces denominados soles artificiales, son máquinas capaces de fusionar átomos en condiciones extremas. Cuando dos núcleos atómicos ligeros se unen, crean uno único y más pesado y liberan energía como subproducto.
Teóricamente, esta energía puede usarse para generar más reacciones nucleares y al mismo tiempo convertirse en electricidad que los humanos pueden usar. De esta manera, la fusión nuclear es un área de la física muy investigada ya que ofrece una fuente de energía limpia y casi ilimitada.
Sin embargo, los científicos aún tienen que crear un reactor de fusión nuclear que sea capaz de producir más energía de la que necesita para seguir funcionando, y este ha sido un objetivo durante décadas. Pero se están acercando.
Tokamaks
Ls tokamaks son dispositivos en forma de rosquilla que están diseñados para la investigación de fusión nuclear. Funcionan produciendo un gas cargado y sobrecalentado llamado plasma en el que puede tener lugar la fusión. Para mantener este plasma contenido mientras fluye alrededor de la máquina, los tokamaks usan poderosos imanes que lo mantienen en la forma correcta a cientos de millones de grados, más caliente que el núcleo del Sol.
Se necesitan largos cálculos para averiguar qué tipo de forma debe tomar el plasma y en qué parte de la máquina en forma de rosquilla debe estar contenido. Con este fin, los científicos del equipo DeepMind AI de Google creen que pueden ayudar.
Tokamak del reactor de fusión ITER. Crédito: ITER
En un nuevo estudio publicado en la revista Nature el miércoles, los investigadores de DeepMind, en colaboración con científicos del Swiss Plasma Center (SPC) de Suiza en la institución de investigación EPFL, describen un método conocido como aprendizaje reforzado, que utiliza un programa de inteligencia artificial que puede crear y mantener configuraciones de plasma específicas.
Diferentes simulaciones
Pusieron el programa a prueba al someterlo a muchas simulaciones de plasma diferentes para que pudiera ganar algo de experiencia y generar automáticamente una estrategia para producir las configuraciones deseadas. Finalmente, pudo trabajar con una variedad de formas diferentes e incluso pudo controlar dos plasmas separados a la vez.
Tokamak de configuración variable (TCV) en la EPFL. Crédito: DeepMind & SPC/EPFL
Según el estudio, los científicos luego probaron la IA en un tokamak de la vida real, la máquina TCV de la EPFL, para ver si podía realizar tareas como mover el plasma en pequeñas cantidades, aumentar o disminuir su corriente e incluso operar múltiples bandas de plasma al mismo tiempo. Descubrieron que podía hacerlo con éxito.
Brendan Tracey, ingeniero de investigación sénior de DeepMind y coautor del estudio, dijo en un comunicado de prensa de la EPFL:
“La colaboración con el SPC nos impulsa a mejorar nuestros algoritmos de aprendizaje por refuerzo y, como resultado, puede acelerar la investigación sobre la fusión de plasmas”.
Los hallazgos de la investigación han sido publicados en la revista Nature.
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