Fusión nuclear de IA: la generación de energía sostenible se encuentra con la informática de gran potencia

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  Previsión Quantumrun
• 18 de Julio de 2022

Resumen de información

La fusión nuclear, una fuente potencial de energía abundante y limpia, ha experimentado avances significativos a través de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en el análisis de plasma y el modelado predictivo. Estas innovaciones impulsadas por la IA están acelerando el proceso de investigación de la fusión, haciéndolo más eficiente y reduciendo los riesgos y costos asociados con los daños a los equipos. El impacto social más amplio puede incluir un cambio en los métodos de producción de energía, un mayor enfoque en la educación STEM y posibles cambios geopolíticos a medida que la energía de fusión se vuelva más viable.

Contexto de fusión nuclear de IA

Los científicos se han esforzado por desarrollar un proceso de fusión nuclear estable, seguro y que genere energía continuamente desde la década de 1940. Este proceso, una vez perfeccionado, promete ofrecer una fuente de energía económica, respetuosa con el medio ambiente y prácticamente ilimitada. Tiene el potencial de reducir significativamente la dependencia de fuentes de electricidad tradicionales, como los combustibles fósiles y, hasta cierto punto, las fuentes de energía renovables. 

En 2021, los informáticos suecos Stefano Markidis y Xavier Aguilar hicieron una importante contribución en este campo. Desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo que simplifica efectivamente un paso complejo en el análisis del plasma, un componente clave en la fusión nuclear. Este paso implica calcular el campo electromagnético del plasma. Su método demostró ser más rápido y eficiente que los enfoques tradicionales, que se basaban en complejas fórmulas matemáticas. 

Para demostrar aún más el potencial de la IA en la investigación de la fusión nuclear, Kyle Morgan y Chris Hansen de la Universidad de Washington introdujeron una técnica novedosa. Su investigación, centrada en predecir el comportamiento del plasma, utiliza el aprendizaje automático (ML), específicamente un método estadístico conocido como regresión. Este enfoque filtra eficazmente los escenarios que conducen a resultados ilógicos. Como resultado, su sistema opera con menos datos, recursos de procesamiento reducidos y menos tiempo. 

Impacto disruptivo

La integración de la IA en la investigación de la fusión nuclear está preparada para transformar la forma en que los científicos gestionan la volatilidad del plasma en las pruebas de fusión. La inestabilidad del plasma es un desafío crítico; Cuando el plasma se vuelve volátil, puede romper la contención y dañar o incluso destruir equipos costosos. La utilización de modelos de IA para predecir tales perturbaciones proporciona a los científicos una previsión crucial. Las predicciones precisas del comportamiento del plasma permiten realizar ajustes oportunos, lo que reduce el riesgo de costosas fallas en los equipos e interrupciones en los experimentos.

La aplicación de IA también sirve como una poderosa herramienta para analizar datos de experimentos fallidos. Al examinar estos fallos, la IA puede descubrir patrones y conocimientos que podrían eludir a los investigadores humanos. Este análisis puede conducir al desarrollo de soluciones de ingeniería innovadoras, mejorando la eficiencia y seguridad generales de los experimentos de fusión. A medida que los científicos comprendan mejor las causas de las perturbaciones, podrán idear estrategias para hacer que estos sucesos sean menos frecuentes. Este ciclo de aprendizaje continuo, impulsado por la IA, es esencial para perfeccionar el proceso de fusión y, en última instancia, contribuye a crear una fuente de energía más estable y confiable.

Además, la capacidad de la IA para resolver ecuaciones matemáticas complejas relacionadas con la investigación del plasma es crucial. Estas ecuaciones son fundamentales para comprender el comportamiento del plasma, pero su resolución manual suele llevar mucho tiempo. La IA acelera este proceso, proporcionando resultados más rápidos y precisos. Esta aceleración es vital para el avance de la investigación sobre la fusión nuclear, acercándola a la viabilidad comercial.

Implicaciones de aplicar IA a la investigación de fusión nuclear

Las implicaciones más amplias de la aplicación de los sistemas de IA a la investigación de la fusión nuclear pueden incluir:

• Procesos de diseño iterativos impulsados ​​por IA en el desarrollo de energía de fusión, que conducen a diseños de plantas optimizados y utilización eficiente de recursos a través de simulaciones de gemelos digitales.
• (década de 2040) las empresas ecológicas adoptan cada vez más la fusión nuclear como alternativa sostenible a las fuentes de electricidad convencionales, reduciendo su huella de carbono.
• (Década de 2040) La reducción gradual de la fuerza laboral en las centrales eléctricas tradicionales de combustibles fósiles, a medida que la fusión nuclear se vuelve más accesible al público.
• Los gobiernos promulgan políticas para gestionar la transición de los combustibles fósiles a la energía de fusión, garantizando un cambio equilibrado y equitativo en el sector energético.
• Mayor inversión en programas de educación y capacitación STEM, preparando a la futura fuerza laboral para empleos emergentes en la industria de la fusión nuclear.
• El surgimiento de nuevos modelos de negocio en el sector energético, centrados en la generación de energía de fusión descentralizada y comunitaria.
• Mayor seguridad energética mundial a medida que los países se vuelven menos dependientes de los combustibles fósiles importados y más dependientes de la energía de fusión producida en el país.
• Posibles cambios geopolíticos a medida que los países con tecnología avanzada de fusión nuclear ganen influencia en el mercado energético mundial.

Preguntas a considerar

• ¿Cree que las energías renovables como la solar, la eólica y las baterías de próxima generación harán que la energía de fusión sea redundante para cuando la tecnología de fusión se perfeccione y sea comercialmente viable?
• ¿Cómo se aplica la IA para mejorar la ingeniería de otras formas de producción de energía?