Los científicos han desarrollado un programa de inteligencia artificial encargado de controlar el plasma sobrecalentado dentro de los reactores de fusión nuclear.

Los reactores de fusión, a veces denominados soles artificiales, son máquinas capaces de fusionar átomos en condiciones extremas. Cuando dos núcleos atómicos ligeros son forzados a unirse, crean uno único más pesado y liberan energía como subproducto.

Teóricamente, esta energía puede utilizarse para generar más reacciones nucleares y, al mismo tiempo, convertirse en electricidad que el ser humano pueda utilizar. De este modo, 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 no han creado un reactor de fusión nuclear capaz de producir más energía de la que necesita para seguir funcionando, y éste ha sido un objetivo durante décadas. Pero se están acercando.

Los tokamaks son dispositivos con forma de nuez diseñados para la investigación de la fusión nuclear. Funcionan produciendo un gas sobrecalentado y cargado llamado plasma en el que puede tener lugar la fusión. Para mantener este plasma contenido mientras fluye alrededor de la máquina, los tokamaks utilizan potentes imanes que lo mantienen en la forma correcta a cientos de millones de grados, más caliente que el núcleo del sol.

Para saber qué forma debe adoptar el plasma y en qué parte de la máquina, con forma de rosquilla, debe estar contenido, es necesario realizar largos cálculos. Para ello, los científicos del equipo de IA DeepMind de Google creen que pueden ayudar.

En un nuevo estudio publicado el miércoles en la revista Nature, los investigadores de DeepMind, en colaboración con científicos del Swiss Plasma Center (SPC) de la institución de investigación EPFL, esbozan un método conocido como aprendizaje por refuerzo, que hace uso de un programa de inteligencia artificial que puede crear y mantener configuraciones específicas de plasma.

Diferentes simulaciones

Para ello, sometieron al programa a muchas simulaciones de plasma diferentes, de modo que pudiera adquirir experiencia y elaborar automáticamente una estrategia para producir las configuraciones deseadas. Finalmente, fue capaz de trabajar con una serie de formas diferentes e incluso de controlar dos plasmas distintos a la vez.

Según el estudio, los científicos 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.

"La colaboración con el SPC nos empuja a mejorar nuestros algoritmos de aprendizaje por refuerzo, y como resultado puede acelerar la investigación sobre la fusión de plasmas", dijo Brendan Tracey, un ingeniero de investigación senior en DeepMind y coautor del estudio, en un comunicado de prensa de la EPFL.