El Sol Artificial español contará con IA generativa y elevará sus resultados al proyecto de fusión nuclear ITER

Aunque parezca mentira, España es uno de los países que más tiempo lleva trabajando en el mundo en energía de fusión y posee un Laboratorio Nacional de Fusión (LNF) en el CIEMAT, ubicado en Madrid. Son 50 años trabajando en la investigación de la fusión nuclear.

En esta instalación ubicada en la Universidad Complutense se encuentra el denominado Sol Artificial español. Se trata del TJ-II, un stellarator flexible de tipo heliac de tamaño medio y en la actualidad es el segundo stellarator más grande en operación de Europa. "Generamos temperaturas por encima de las del Sol en esta instalación", asegura Augusto Pereira, investigador del CIEMAT.

En su afán por perseguir obtener energía infinita para todos, Pereira y su equipo en el Laboratorio Nacional de Fusión han querido dar un paso más y han querido aplicar IA generativa a los millones de datos que obtienen de su stellarator para avanzar lo máximo posible en alcanzar el santo grial del mundo de la energía.

Así, el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), IBM y aggity, business partner español de la tecnológica, han anunciado una colaboración estratégica para integrar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) generativa en los experimentos de fusión nuclear llevados a cabo en el Laboratorio Nacional de Fusión (LNF) del CIEMAT, ubicado en Madrid. Este proyecto se enmarca dentro del consorcio europeo EUROFusion, tiene como foco principal el dispositivo experimental TJ-II, y juega un papel crucial en la participación española en el proyecto ITER.

"Los resultados que obtengamos de esta investigación con Inteligencia Artificial los enviaremos al ITER para que ayuden a lograr cuanto la energía de fusión. Se trata de un proyecto pionero con el que queremos ayudar a la humanidad", asegura Carlos Hidalgo, director del LNF.

Una plataforma única

El CIEMAT, una institución clave en el desarrollo de tecnologías energéticas avanzadas en España, lidera investigaciones en el ámbito de la fusión nuclear como parte de EUROFusion, que agrupa a los principales centros de investigación europeos en este campo. Dentro de estas investigaciones, el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT opera el TJ-II, un stellarator de tipo heliac diseñado para estudiar los principios físicos de la fusión nuclear y optimizar los parámetros de los plasmas de fusión en entornos controlados. En funcionamiento desde 1998, el TJ-II tiene una configuración magnética compleja que permite explorar la dinámica del plasma con un alto grado de precisión y contribuye al proyecto ITER, dispositivo de fusión termonuclear experimental internacional.

La integración de tecnologías de IA generativa como IBM watsonx permitirá revolucionar la forma en que se procesan los datos de los experimentos en el TJ-II, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos y ayudando a identificar patrones ocultos que podrían ser esenciales para el avance de la investigación en fusión al añadir una capacidad de observación y análisis superior a la del ojo humano.

“Estamos conectando bases de datos muy específicas de parámetros del plasma, con aplicaciones predictivas de Machine Learning (ML), para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes a través de grandes modelos de lenguaje (LLM) de forma generativa. Esto nos permitirá a corto plazo disponer de un asistente virtual de apoyo durante la operación del TJ-II que nos ayude, por ejemplo, como un sistema recomendador para conseguir plasmas de confinamiento mejorado, buscar configuraciones experimentales efectivas anteriores del dispositivo o simplemente para obtener informes de operación al final del día a partir de los experimentos realizados en cada sesión”, explica Augusto Pereira, responsable del proyecto de IA en el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT.

“IBM tiene como principio fundamental la apuesta por la innovación abierta, y la colaboración con el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT para aprovechar el poder de la IA generativa y las capacidades diferenciales de IBM watsonx ahondan en esta filosofía. La fusión nuclear es una de las líneas de investigación más prometedoras para abordar los desafíos energéticos e IBM vuelve a estar implicado de nuevo en un proyecto dirigido a mejorar el mundo”, ha dicho Manuel Villalba, Technical Leader de IBM España, Portugal, Grecia e Israel.

IA generativa aplicada a la investigación

watsonx es el porfolio de productos de IBM para acelerar el impacto de la IA generativa. En el contexto de la colaboración con el Laboratorio Nacional de Fusión, watsonx se está utilizando para implementar casos de uso relacionados con el reconocimiento de patrones en señales e imágenes, la clasificación de datos experimentales y la generación de modelos predictivos. El proyecto incluye la creación de una plataforma de IA específica para datos de fusión nuclear, con especial énfasis en seguridad y adaptabilidad. Una plataforma que sido creada por un equipo de jóvenes estudiantes con un futuro brillante en la aplicación de la IA.

Entre los avances logrados destacan:

• Desarrollo de modelos de nube híbrida: permite la conectividad flexible entre los sistemas del TJ-II y los servicios de IBM para el procesamiento de datos.

• Bases de datos vectoriales especializadas: facilitan el almacenamiento y la recuperación eficiente de datos experimentales.

• Entrenamiento de modelos de lenguaje especializado: adaptados para trabajar con los datos únicos generados por el dispositivo TJ-II, con el objetivo de validar científicamente los resultados obtenidos mediante IA generativa.

La colaboración de IBM con el LNF no es solo tecnológica, sino también científica. Muchos de los casos de uso que se integrarán en la plataforma colaborativa de investigación requieren de la exploración previa y validación de algoritmos muy complejos, utilizando datos muy específicos de ingeniería nuclear. Dicha colaboración científica ya está dando sus frutos, como el trabajo desarrollado para poder generar señales e imágenes sintéticas de forma precisa, a partir de la observación de plasmas de fusión. Lo que, en la práctica, supone decirle a la IA generativa como puede ‘generar’ de forma predictiva y precisa señales e imágenes sintéticas muy características de la fusión nuclear.

Según Villalba, este proyecto del CIEMAT e IBM podría acercar la energía de fusión en unos 10-15 años por lo que cada vez es más posible que podamos ver el milagro de tener energía infinita en el planeta.

Ayudando al ITER desde Madrid

La colaboración entre IBM España y el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT se produce en un momento crucial para la investigación en fusión nuclear, considerada una de las soluciones más prometedoras para abordar los desafíos energéticos del futuro. A nivel internacional, proyectos como ITER en Francia, gestionado a través de la agencia europea (F4E), están liderando los esfuerzos por demostrar la viabilidad de la fusión como una fuente de energía segura, limpia y prácticamente ilimitada.

El TJ-II desempeña un papel complementario en esta red global de investigación, contribuyendo a la generación de datos esenciales para el desarrollo de modelos teóricos y simulaciones computacionales. Con la integración de tecnologías de IA generativa, el LNF-CIEMAT está posicionándose a la vanguardia de la innovación científica, optimizando el análisis de datos y acelerando los descubrimientos en este campo.

El Laboratorio Nacional de Fusión está presente en ITER en el diseño y construcción de varios diagnósticos. De esta forma el LNF no solo contribuye al presente de ITER, sino que se posiciona, en colaboración con IBM, como un actor clave en el futuro de la fusión nuclear. La integración de inteligencia artificial avanzada y sistemas autónomos en la vigilancia de estos diagnósticos representa un salto cualitativo hacia una operación más segura, eficiente y autónoma.

El proyecto contempla la especialización de los modelos de lenguaje (LLMs y SMLs) con datos específicos de fusión nuclear, así como la implementación de enfoques semánticos avanzados para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes generadas por los dispositivos experimentales. Esto no solo mejorará la capacidad de análisis de los datos, sino que también permitirá la generación de hipótesis científicas más precisas y la validación de modelos teóricos con mayor rapidez.

El objetivo global es la creación de una plataforma de IA generativa, como prueba de valor, que aproveche todas las capacidades de LLMs y ML entrenados específicamente en datos de fusión nuclear. Esta plataforma estará orientada al análisis avanzado y al descubrimiento de ‘insights’ mediante preguntas interactivas y modelos de autoaprendizaje, apoyados en una amplia base de conocimiento y en el uso de algoritmos complejos.