Un equipo de investigación dirigido por el profesor Sun Youwen del Instituto de Ciencias Físicas de Hefei de la Academia de Ciencias de China ha desarrollado dos innovadores sistemas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la seguridad y la eficiencia de los experimentos de energía de fusión.
Sus hallazgos fueron publicados recientemente en Nuclear Fusion and Plasma Physics y Controlled Fusion .
La energía de fusión promete proporcionar energía limpia y prácticamente ilimitada. Sin embargo, los reactores del futuro deben operar de forma fiable, evitar fenómenos peligrosos como las interrupciones (eventos repentinos e intensos que pueden dañar el reactor) y controlar con precisión el estado de confinamiento del plasma para mantener un alto rendimiento.
Para abordar estos desafíos, los investigadores desarrollaron dos soluciones distintas impulsadas por IA.
Predicción
La primera es un sistema de predicción de interrupciones que utiliza modelos de árboles de decisión interpretables para identificar señales de alerta temprana de interrupciones, en particular las provocadas por "modos bloqueados", una inestabilidad común del plasma.
A diferencia de la IA de caja negra típica, este modelo proporciona no solo predicciones, sino también información sobre las señales físicas subyacentes responsables de la alerta.
En la validación experimental, el sistema alcanzó una tasa de éxito del 94% en la detección temprana de interrupciones, emitiendo alertas con un promedio de 137 milisegundos de anticipación al evento, lo que proporciona a los operadores un tiempo crítico para responder.
Alta tasa de éxito
El segundo sistema es una herramienta de monitorización del estado del plasma basada en un modelo de aprendizaje multitarea. Esta solución de IA identifica simultáneamente los modos operativos (como el modo L y el modo H) y detecta los modos localizados en el borde (ELM), lo que mejora la velocidad y la precisión en comparación con los modelos independientes tradicionales.
El sistema demostró una tasa de éxito del 96,7% en la clasificación en tiempo real de las condiciones del plasma, lo que mejora la fiabilidad del funcionamiento continuo del reactor.
En conjunto, estas herramientas de IA no solo contribuyen a entornos experimentales más seguros, sino que también ofrecen información valiosa sobre la compleja dinámica del plasma. El estudio supone un paso fundamental hacia sistemas de control totalmente inteligentes en futuras instalaciones de energía de fusión.
Frank
27/07/2025