Un sistema de inteligencia artificial propiedad de Google acaba de “aprender” cómo hacerlo Podría allanar el camino para la generación de energía limpia e ilimitada.
El truco, donde un sistema diseñado por Deepmind logró controlar el campo magnético en el reactor suizo tokamak, podría Los investigadores creen.
Los reactores Tokamak esperan generar energía de fusión a partir del plasma atrapado en un campo magnético, pero el control del campo magnético es complejo.
Usan un fuerte campo magnético para confinar el plasma a temperaturas extremadamente altas (cientos de millones de grados Celsius, incluso más calientes que el núcleo del Sol) para que pueda ocurrir la fusión nuclear entre los átomos de hidrógeno.
Cada reactor nuclear que opera actualmente en la Tierra es un reactor de fisión: utiliza la energía liberada cuando los átomos pesados como el uranio se descomponen en átomos más pequeños, un proceso similar al que se utilizó en las primeras armas nucleares.
Un reactor de fusión funciona de manera opuesta, recolectando la energía liberada cuando dos átomos diminutos se combinan, liberando partículas diminutas que se mueven rápidamente y son más pequeñas que los átomos.
Pero para hacer eso, las empresas deben encontrar una manera de recolectar energía del plasma mantenido a millones de grados centígrados, algo que ha desafiado a los investigadores durante décadas.
Tokamaks forma y mantiene el plasma a través de una serie de bobinas magnéticas cuya configuración, especialmente el voltaje, debe controlarse cuidadosamente.
Los expertos de DeepMind han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que puede crear y mantener configuraciones de plasma específicas y entrenarlo en el simulador EPFL Swiss Plasma Center.
Después del entrenamiento, el sistema basado en IA pudo crear y mantener una amplia gama de formas y configuraciones de plasma avanzadas, incluida una en la que los plasmas separados se mantienen simultáneamente en un recipiente.
Finalmente, el equipo de investigación probó su nuevo sistema en vivo en el tokamak para ver cómo funcionaba en condiciones reales.
El equipo de Deepmind escribió en una publicación de blog: “Similar al progreso que hemos visto al aplicar la IA a otros campos científicos, nuestra demostración exitosa del control de tokamak demuestra el poder de la IA para acelerar y ayudar a la ciencia de la fusión, y esperamos un mayor desarrollo en el uso de la IA en el futuro.
“Esta capacidad de crear controladores de forma independiente se puede utilizar para diseñar nuevos tipos de tokamak y, al mismo tiempo, diseñar sus propios controladores. Nuestro trabajo también apunta a un futuro brillante para el aprendizaje por refuerzo en el control de máquinas complejas”.
“DeepMind se interesó de inmediato en la posibilidad de probar su tecnología de IA en un campo como la fusión nuclear, especialmente en un sistema del mundo real como el tokamak”, dice Federico Felici, científico de SPC y coautor del estudio.
“Estuvimos de acuerdo con la idea de inmediato, porque vimos el enorme potencial de innovación”, dice Ambrogio Fasoli, director de SPC y coautor del estudio.
“Todos los científicos de DeepMind con los que trabajamos estaban muy entusiasmados y sabían mucho sobre la aplicación de la IA en los sistemas de control”.
Felici dice que quedó impresionado por las cosas asombrosas que DeepMind puede hacer en tan poco tiempo cuando enfoca sus esfuerzos en un proyecto en particular.
“La colaboración con SPC nos impulsa a mejorar nuestros algoritmos de aprendizaje por refuerzo y, como resultado, se puede acelerar la investigación sobre la fusión de plasma”, dice Brendan Tracey, ingeniero de investigación sénior de DeepMind y coautor del estudio.
Mire: el Reino Unido está compitiendo para construir su primera planta de energía de fusión comercial
“Orgulloso adicto al café. Gamer. Introvertido incondicional. Pionero de las redes sociales”.