IA predice éxito de fusión nuclear, impulsando energía limpia
La inteligencia artificial está mejorando drásticamente la búsqueda de la fusión nuclear, aunque quizás no de la manera que uno podría imaginar inicialmente. Una nueva investigación publicada en Science detalla cómo los científicos del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de predecir con precisión los resultados de complejos experimentos de fusión en la Instalación Nacional de Ignición (NIF). Este modelo innovador, que asignó una probabilidad del 74% de ignición a un experimento específico de 2022, supera significativamente los métodos tradicionales de supercomputación al evaluar un rango más amplio de parámetros con mayor precisión.
Kelli Humbird, quien dirige el Grupo de Simulación Cognitiva en el Programa de Fusión por Confinamiento Inercial de NIF y es coautora del estudio, enfatizó el valor estratégico del modelo. “Lo que nos entusiasma de este modelo es la capacidad de tomar decisiones explícitas para futuros experimentos que maximicen nuestra probabilidad de éxito cada vez”, explicó. A pesar de su inmensa escala y sofisticación, NIF solo puede realizar un número limitado de “intentos de ignición” cada año —típicamente una veintena—, lo que hace que cada experimento sea críticamente importante para el avance del campo.
El objetivo más amplio de la investigación en fusión nuclear es aprovechar una fuente de energía limpia y prácticamente ilimitada. A diferencia de las centrales nucleares actuales, que dependen de la fisión —la división de átomos pesados como el uranio—, la fusión combina átomos de hidrógeno ligeros para liberar cantidades colosales de energía. Este proceso ofrece ventajas significativas: produce mucha más energía y no genera subproductos radiactivos nocivos de larga duración, lo que lo convierte en un candidato ideal para un futuro energético sostenible. Aunque se han logrado avances prometedores, el consenso científico reconoce que la fusión nuclear a escala comercial sigue siendo una perspectiva lejana.
Los experimentos de fusión de NIF emplean un enfoque impulsado por láser. Potentes láseres calientan un diminuto cilindro de oro llamado hohlraum, lo que hace que emita intensos rayos X. Estos rayos X luego comprimen pastillas de combustible que contienen deuterio y tritio, dos isótopos de hidrógeno. El objetivo final es desencadenar suficientes reacciones de fusión para que el proceso rinda más energía de la que los láseres consumieron inicialmente, un estado conocido como ignición. Sin embargo, predecir la intrincada física de este proceso ha resultado excepcionalmente desafiante. Las simulaciones informáticas tradicionales, a menudo simplificadas para seguir siendo “computacionalmente tratables” (manejables para el procesamiento), pueden introducir errores y aún requieren días para completar sus ejecuciones.
Humbird compara la búsqueda de la fusión nuclear con el ascenso a una montaña alta e inexplorada. Las simulaciones informáticas existentes sirven como un “mapa imperfecto” que podría guiar a los investigadores, pero este mapa en sí mismo podría contener fallas, independientemente del diseño de la investigación. Con oportunidades limitadas para “caminatas” (intentos de ignición), cada una de las cuales representa un gasto presupuestario sustancial, los investigadores se enfrentan a una inmensa presión para tomar decisiones rápidas e informadas sobre su configuración experimental y herramientas.
Para superar estos obstáculos, el equipo de Humbird se embarcó en una monumental “búsqueda de creación de mapas”. Compilaron meticulosamente un conjunto de datos completo integrando datos experimentales de NIF previamente recopilados, simulaciones físicas de alta fidelidad e ideas invaluables de expertos en la materia. Este vasto conjunto de datos se introdujo luego en supercomputadoras de última generación, que realizaron un análisis estadístico que consumió más de 30 millones de horas de CPU, millones de horas de tiempo de procesamiento. Este riguroso análisis permitió al equipo identificar una “distribución de cosas que salen mal” en NIF, abarcando desde ligeros fallos de láser hasta defectos sutiles en el propio objetivo.
El modelo de IA resultante permite a los investigadores evaluar de forma preventiva la eficacia de sus diseños experimentales, lo que se traduce en ahorros sustanciales de tiempo y dinero. La propia Humbird utilizó el modelo para evaluar un experimento de 2022, y este predijo con precisión el resultado de esa ejecución específica. Fundamentalmente, los refinamientos posteriores a la comprensión física del modelo aumentaron aún más su precisión predictiva del 50% a un impresionante 70%. Para Humbird, la fortaleza del modelo reside en su capacidad para reconocer e incluso replicar las imperfecciones inherentes al mundo real, ya sea un fallo instrumental, una limitación de diseño o una peculiaridad impredecible de la naturaleza.
Si bien el rápido progreso es emocionante, el modelo sirve como un recordatorio de que los esfuerzos científicos a menudo exigen paciencia e inevitablemente encontrarán contratiempos. “La gente ha estado trabajando en la fusión durante décadas… No deberíamos desanimarnos tanto cuando las cosas no funcionan”, reflexionó Humbird. Destacó el notable progreso ya logrado, señalando que un rendimiento de 1 megajulio, aunque menor que el ideal de 2 megajulios, es un salto masivo con respecto a los 10 kilojulios logrados no hace mucho. Este avance incremental, pero significativo, representa un gran paso para la investigación y, con suerte, un paso fundamental hacia la energía limpia en el futuro.