En la fusión nuclear, los núcleos atómicos de los átomos de hidrógeno se comprimen para formar átomos más pesados, como el helio. Esto crea una gran cantidad de energía en relación con una pequeña cantidad de combustible, lo que la convierte en una fuente de energía muy eficiente. Es mucho más limpio y seguro que los combustibles fósiles o la energía nuclear convencional, que se produce por fisión, que hace estallar los núcleos. También es el proceso que alimenta las estrellas.

Sin embargo, controlar la fusión nuclear en la Tierra es difícil. El problema es que los núcleos atómicos se repelen entre sí. Aplastarlos juntos en un reactor solo se puede hacer a temperaturas extremadamente altas, que a menudo alcanzan cientos de millones de grados, más calientes que el centro del sol. A estas temperaturas, la materia no es ni sólida ni líquida ni gaseosa. Entra en un cuarto estado conocido como plasma: una sopa de partículas hirviendo y sobrecalentada.

La tarea es mantener el plasma unido en un reactor el tiempo suficiente para extraer energía de él. Dentro de las estrellas, el plasma se mantiene unido por la gravedad. En la Tierra, los investigadores usan una variedad de trucos, incluidos láseres e imanes. En un reactor basado en imanes conocido como tokamak, el plasma está confinado en una jaula electromagnética que lo obliga a mantener su forma y evita que toque las paredes del reactor, lo que enfriaría el plasma y dañaría el reactor.

El control del plasma requiere un control y una manipulación constantes del campo magnético. El equipo entrenó su algoritmo de aprendizaje por refuerzo para hacer esto dentro de una simulación. Después de aprender a controlar y cambiar la forma del plasma en un reactor virtual, los investigadores le dieron el control de los imanes en el tokamak de configuración variable (TCV), un reactor experimental en Lausana. Descubrieron que la IA podía controlar el reactor real sin ajustes adicionales. En total, la IA solo controló el plasma durante dos segundos, pero eso es todo lo que el reactor TCV puede funcionar antes de que se caliente demasiado.

Reacciones rápidas

Diez mil veces por segundo, la red neuronal entrenada toma 90 medidas diferentes que describen la forma y la posición del plasma y luego ajusta el voltaje en 19 imanes. Este ciclo de retroalimentación es mucho más rápido que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo anteriores. Para acelerar las cosas, la IA se dividió en dos redes neuronales. Una gran red, llamada críticos, aprendió a través de prueba y error cómo controlar el reactor dentro de la simulación. Luego, la habilidad del Crítico se codificó en una red más pequeña y más rápida llamada Actor, que se ejecuta en la parte superior del propio reactor.

«Es una técnica increíblemente poderosa», dice Jonathan Citrin del Instituto Holandés para la Investigación de la Energía Fundamental, que no participó en el trabajo. «Este es un primer paso importante en una dirección muy emocionante».

Los investigadores creen que el uso de IA para controlar el plasma facilitará la experimentación con diferentes condiciones en los reactores, les ayudará a comprender el proceso y acelerará potencialmente el desarrollo de la fusión nuclear comercial. La IA también aprendió a controlar el plasma ajustando los imanes en formas que los humanos no habían probado antes, lo que sugiere que puede haber nuevas configuraciones de reactores para explorar.

«Con un sistema de control de este tipo, podemos asumir riesgos que de otro modo no nos atreveríamos», dice Ambrogio Fasoli, director del Swiss Plasma Center y presidente del Eurofusion Consortium. Los operadores humanos a menudo no están dispuestos a empujar el plasma más allá de ciertos límites. «Hay eventos que debemos evitar absolutamente porque dañan el dispositivo», dice. «Una vez que estemos seguros de que tenemos un sistema de control que nos llevará cerca del límite pero no más allá, podremos explorar más posibilidades. Podemos acelerar la investigación”.

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