La inteligencia artificial (IA) está realizando contribuciones muy importantes al desarrollo de la fusión nuclear. En enero de 2022 os contamos que un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en EEUU, había elaborado un modelo de turbulencias utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. Gracias a esta estrategia estaban pudiendo poner a prueba su modelo y evaluando su capacidad predictiva con mucha eficacia.
Su plan en aquel momento consistía en utilizar esta tecnología para entender con la máxima precisión posible cómo se comporta el plasma en el interior de la cámara de vacío del reactor de fusión nuclear. El plasma no es otra cosa que el gas extremadamente caliente que contiene los núcleos de deuterio y tritio involucrados en la reacción de fusión, y comprender su dinámica es fundamental para que la energía de fusión comercial llegue a buen puerto.
Por otro lado, varios expertos de F4E (Fusion for Energy), la organización de la Unión Europea que coordina la contribución de Europa al desarrollo de ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor), como María Ortiz de Zúñiga o Cristian Casanova, han trabajado durante más de dos años en un proyecto piloto que recurre a un modelo de IA para predecir qué soldaduras en progreso de la cámara de vacío del reactor van a tener algún defecto.
La inteligencia artificial está definitivamente ahorrando tiempo y dinero a ITER
El diseño de modelos de IA concebidos específicamente para identificar defectos en las soldaduras de la cámara de vacío de ITER es definitivamente uno de los proyectos más importantes que tiene entre manos ahora mismo F4E. En este plan también están colaborando el profesor Nawal Prinja, que tiene 40 años de experiencia en el sector académico y la industria nuclear, y el consorcio constituido por las empresas Ansaldo, Mangiarotti y Walter Tosto.
En ITER hay tolerancias locales del 0,1%. Además, la cámara de vacío del reactor tiene una forma muy complicada y utiliza chapas con espesores de hasta 60 mm
Hasta ahora la Unión Europea no se ha enfrentado a un proyecto con unas tolerancias tan estrictas. De hecho, en ITER hay tolerancias locales del 0,1%. Además, la cámara de vacío del reactor tiene una forma muy complicada y utiliza chapas con espesores de hasta 60 mm. Todo es extraordinariamente complejo. Por otro lado, en la fabricación de los sectores de la cámara se están utilizando técnicas muy avanzadas, como, por ejemplo, el electron beam welding, que es la soldadura empleando un haz de electrones.
En este contexto es crucial que ninguna de las soldaduras tenga el más mínimo defecto, y por el momento la precisión de los modelos predictivos de IA es del 100%. De hecho, esta tecnología es tan eficaz que según F4E tiene el potencial de ahorrar al menos el 95% del tiempo invertido por los técnicos humanos en la evaluación de las soldaduras.
Y como es lógico, este ahorro de tiempo agiliza el ensamblaje de la cámara de vacío de ITER. Además, el coste del proyecto se está reduciendo como consecuencia del ahorro de tiempo, por lo que los técnicos de F4E proponen emplear esta tecnología en otros proyectos que implican la fabricación de grandes estructuras. De hecho, los modelos de IA han sido entrenados para adaptarse fácilmente a otros entornos industriales. Definitivamente la IA está teniendo un rol importante en el desarrollo de la fusión nuclear.
Imagen | Fusion for Energy
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