A lo largo de décadas de desarrollo, los científicos han buscado la tecnología de fusión nuclear a través de un sinfín de experimentos, cálculos y simulaciones, tratando de encontrar la combinación óptima de condiciones para que los átomos se fusionen y liberen continuamente enormes cantidades de energía. La empresa propiedad de Alphabet, DeepMind, ahora ha prestado su considerable conocimiento de inteligencia artificial al esfuerzo a través de una nueva asociación con el Swiss Plasma Center (SPC) de Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), donde ya ha demostrado su valía.
DeepMind ha realizado algunos movimientos impresionantes en el mundo de la inteligencia artificial en los últimos años, superando a los mejores jugadores del mundo en Go , prediciendo lluvias con un alto grado de precisión e incluso resolviendo un problema científico de 50 años mediante la predicción de estructuras 3D . de proteínas únicas.
Al aprovechar la tecnología para la investigación de la fusión nuclear, los científicos esperan encontrar formas de mantener con mayor éxito las corrientes de plasma, lo que permite más oportunidades para que ocurran reacciones críticas de fusión. El tipo de dispositivo utilizado para estos experimentos en el SPC se conoce como tokamak, que es una cámara en forma de rosquilla que utiliza un potente campo magnético para contener corrientes de plasma supercaliente, en el que los átomos de hidrógeno se fusionan en un átomo de helio y liberan energía.
El tokamak del SPC se conoce como tokamak de condición variable (TCV), ya que permite experimentos que utilizan plasma en diferentes tipos de configuraciones. Los investigadores aquí están continuamente experimentando con nuevas formas de controlar el plasma, para que no se estrelle contra las paredes del vaso y se derrumbe.
“Nuestro simulador se basa en más de 20 años de investigación y se actualiza continuamente”, dijo Federico Felici, científico de SPC. “Pero aun así, todavía se necesitan largos cálculos para determinar el valor correcto para cada variable en el sistema de control. Ahí es donde entra en juego nuestro proyecto de investigación conjunto con DeepMind”.
DeepMind desarrolló un nuevo algoritmo de IA que se entrenó en el simulador de SPC haciéndolo intentar muchas estrategias de control diferentes. Con el tiempo, a medida que ganó más experiencia a través de las simulaciones, el algoritmo pudo calcular estrategias de control para producir las configuraciones de plasma solicitadas. Luego, el equipo encargó al algoritmo que trabajara a la inversa, identificando las configuraciones correctas para generar una configuración de plasma específica.
Después del entrenamiento, el algoritmo se probó en el tokamak del mundo real, donde pudo crear y controlar una amplia gama de formas de plasma, incluidas formas alargadas y avanzadas, como configuraciones de “triangularidad negativa” y “copo de nieve”. Un experimento involucró el mantenimiento de dos plasmas separados simultáneamente.
“La misión de nuestro equipo es investigar una nueva generación de sistemas de IA (controladores de circuito cerrado) que puedan aprender en entornos dinámicos complejos completamente desde cero”, dijo Martin Riedmiller, líder del equipo de control de DeepMind. “Controlar un plasma de fusión en el mundo real ofrece oportunidades fantásticas, aunque extremadamente desafiantes y complejas”.
Fuente:
New Atlas. (2022j, febrero 17). DeepMind’s AI helps confine plasma for nuclear fusion research. Recuperado 17 de febrero de 2022, de https://newatlas.com/energy/alphabet-deepmind-ai-plasma-nuclear-fusion/