Una IA logra controlar plasma de fusión más rápido que los humanos

En el ámbito de la fusión nuclear, donde se generan partículas más calientes que el núcleo del sol, la rapidez de respuesta es crucial. Un equipo de investigadores del Princeton Plasma Physics Laboratory y la Universidad de Princeton implementó un innovador sistema de inteligencia artificial (IA) que toma decisiones en milisegundos, superando con creces la capacidad de reacción de un operador humano. Este sistema, denominado PACMAN (Predicción y Control utilizando Aprendizaje Automático), fue probado en cinco experimentos en un sistema de fusión real.

La fusión tiene el potencial de ofrecer una fuente de electricidad prácticamente ilimitada. Sin embargo, para que las reacciones de fusión sean estables, el plasma debe mantenerse caliente, denso y estable, lo que requiere ajustes constantes en equipos de calefacción, imanes e inyectores de gas. Las inestabilidades, que son perturbaciones en el plasma, pueden desarrollarse en milisegundos y afectar el proceso de fusión.

Los investigadores señalaron que predecir el comportamiento del plasma es uno de los mayores desafíos en este campo. Las simulaciones informáticas avanzadas pueden tardar días o incluso meses en completarse, lo que las hace inadecuadas para guiar experimentos en tiempo real. "Mientras que esos modelos son útiles para planificar experimentos futuros, necesitamos modelos que tomen decisiones al instante", afirmó Hiro Farre Kaga, coautor del estudio y estudiante de posgrado en el programa de física de plasmas de Princeton.

La implementación de PACMAN permite integrar múltiples modelos de IA en un solo sistema de control. Esto es fundamental, ya que diferentes partes del sistema de fusión deben ser monitoreadas y controladas simultáneamente. "Desarrollamos este marco para que los modelos pudieran comunicarse y compartir sus salidas, facilitando la investigación en un sistema integrado", comentó Andy Rothstein, coautor y estudiante de ingeniería mecánica y aeroespacial.

PACMAN opera como una línea de ensamblaje con cuatro estaciones. Primero, recopila mediciones en tiempo real del tokamak, como temperatura y densidad. Luego, verifica estos datos y los combina en un solo paquete. Posteriormente, los modelos de IA utilizan estas mediciones para estimar el comportamiento actual y futuro del plasma, lo que permite a los controladores determinar las acciones necesarias, como aumentar la potencia de un haz de calefacción.

En los cinco experimentos realizados en el DIII-D National Fusion Facility en San Diego, PACMAN demostró su flexibilidad y eficacia. Permitió que un modelo de IA, entrenado mediante un enfoque de prueba y error, tomara el control total de los sistemas de calefacción. Además, predijo estallidos repentinos de energía y ajustó la densidad y rotación del plasma según los objetivos establecidos por los investigadores.

Uno de los logros más destacados fue la capacidad de PACMAN para anticipar una inestabilidad conocida como modo de rasgado, deteniéndola antes de que ocurriera. "Los controladores convencionales no pueden identificar esta inestabilidad hasta que ya ha comenzado", explicó Farre Kaga. "PACMAN, en cambio, la predijo con 200 milisegundos de antelación, permitiendo ajustar el plasma para evitarla".

Los investigadores subrayaron que el sistema no busca reemplazar a los humanos en los experimentos de fusión, sino complementar su trabajo. PACMAN aplica límites de seguridad independientemente de las recomendaciones de los modelos de IA, y los físicos revisan los resultados después de cada experimento para mejorar los controladores en futuras pruebas.

En conclusión, PACMAN representa un avance significativo en el control del plasma de fusión, con el potencial de ser adaptado a tokamaks de diferentes formas y tamaños, lo que podría transformar la investigación en fusión a nivel global.

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