Un equipo de investigadores de Princeton ha acercado a la realidad lo que alguna vez se consideró una quimera: la realización de la energía de fusión. Este avance, respaldado por la inteligencia artificial, marca un posible punto de inflexión en nuestra forma de abordar la producción de energía. El trabajo fue publicado en la revista Nature.

La energía de fusión es el proceso en el que los núcleos atómicos se combinan para formar nuevos núcleos, liberando cantidades masivas de energía. Durante mucho tiempo, ha sido promocionada como una fuente de energía limpia, segura y prácticamente inagotable. Además, ofrece casi cuatro millones de veces más energía por masa que los combustibles fósiles tradicionales.

Lamentablemente, lograr la fusión en la Tierra ha resultado ser un desafío formidable debido a las temperaturas y presiones extremas necesarias para mantener la reacción, condiciones que normalmente solo se encuentran en las estrellas. Por ello, los investigadores han recurrido al plasma, un estado de materia sobrecalentado. Sin embargo, al estar dentro de un reactor, el plasma pierde estabilidad y escapa fácilmente de la contención, deteniendo así el proceso de fusión.

Superando el desafío

El nuevo estudio detalla el desarrollo de un enfoque innovador para abordar las inestabilidades del plasma en la búsqueda de la energía de fusión. Utilizando datos de experimentos previos en la Instalación Nacional de Fusión DIII-D en San Diego, el equipo ha entrenado a una inteligencia artificial (IA) para predecir y evitar estas inestabilidades antes de que ocurran, marcando un cambio respecto a los métodos anteriores.

La IA no se basa en modelos físicos, sino que aprende de datos históricos sobre el comportamiento del plasma. Esto le permite crear una estrategia de control que mantiene el plasma estable y de alta potencia en tiempo real.

«A la IA no se le enseñó la compleja física de la fusión», explicó Azarakhsh Jalalvand, coautor del estudio. «Se le dieron objetivos claros: mantener una reacción de alta potencia y evitar inestabilidades, aprendiendo con el tiempo el mejor camino hacia estos objetivos».

Importancia 

La implementación práctica de esta IA en las instalaciones D-III D ha demostrado resultados prometedores. El modelo predice y evita con éxito inestabilidades de desgarro, una forma común de inestabilidad del plasma, con hasta 300 milisegundos de anticipación. Aunque este intervalo de tiempo pueda parecer breve, es suficiente para que la IA ajuste los parámetros del reactor y estabilice el plasma.

A pesar de estos logros, el camino hacia la energía de fusión a escala práctica todavía presenta desafíos. No obstante, el trabajo del equipo de Princeton marca un progreso significativo y un paso importante hacia un futuro más limpio y sostenible, acercándonos a la realización de la fusión nuclear, antes considerada inalcanzable.