Durante décadas, los científicos han estado siguiendo la promesa de poder de fusión. Es una fuente de energía limpia y prácticamente interminable que puede convertir la red eléctrica global.
Sin embargo, controlar el plasma sobrecalentado en un reactor de fusión es uno de los desafíos científicos más difíciles de nuestro tiempo. Un solo sensor fallido o un flujo de datos faltante puede confundir experimentos, progresar lentamente o aumentar los costos.
Un nuevo sistema de inteligencia artificial ahora conocido como diag2diag podría ofrecer un gran avance. Al generar datos detallados del sensor sintético en tiempo real, los investigadores pueden ver el plasma más que nunca.
Cómo diag2diag fortalece los sistemas de fusión
Desarrollado a través de una colaboración internacional dirigida por la Universidad de Princeton y el Instituto de Física de Plasma Princeton (PPPL) del Departamento de Energía de EE. UU., DiaG2DIAG analiza las entradas de múltiples diagnósticos de plasma y genera nuevos flujos de datos de alta resolución.
Esto aumentará el control de robustez al tiempo que reduce los costos y la complejidad. Estos son dos obstáculos importantes en el desarrollo de la fusión comercial.
En el reactor experimental actual, una falla del sensor puede significar una pérdida de tiempo. Pero el tiempo de inactividad no será aceptado en el sistema de fusión comercial de mañana.
La operación las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es esencial para que la fusión se convierta en la principal fuente de energía, y la redundancia impulsada por la IA como diag2diag puede hacer esto posible.
Diagnóstico de pedestal de plasma
El dispositivo de fusión conocido como tokamaks se basa en un método de diagnóstico llamado dispersión de Thomson para medir la densidad y la temperatura de los electrones.
Aunque rápido, este diagnóstico no es lo suficientemente rápido como para capturar la inestabilidad de plasma repentino. Si exacerbamos el desafío, luchamos por monitorear el pedestal, la capa externa del plasma, donde el rendimiento es más sensible.
DiaG2DIAG mejora efectivamente este diagnóstico sin la necesidad de un hardware nuevo y costoso. Genera datos sintéticos detallados, proporcionando a los investigadores una visión más clara del pedestal, ajusta la estabilidad del plasma y les permite maximizar la producción de energía.
Esto es especialmente valioso, ya que se espera que los reactores futuros funcionen con menos diagnósticos incorporados para ahorrar espacio y reducir los costos de mantenimiento.
Para un reactor de fusión compacto y confiable
Uno de los mayores beneficios de diag2diag es que respalda el diseño de sistemas de fusión más pequeños y económicos.
La máquina experimental está actualmente llena de diagnósticos, pero la versión comercial debe ser más delgada y confiable. La reconstrucción de datos impulsada por la IA da como resultado menos sensores, menos complejidad y espacio libre para la producción de energía.
Este enfoque puede reducir los costos operativos, simplificar el mantenimiento y reducir la vulnerabilidad del reactor a los errores. De hecho, DiaG2DIAG ofrece a los científicos los beneficios de diagnóstico adicionales sin agregarlos físicamente.
Desbloquear nuevas ideas sobre la estabilidad del plasma
Más allá del reemplazo del sensor, DiaG2DIAG ya apoya críticamente la ciencia de la fusión. Uno de los desafíos más difíciles en la física de plasma es controlar el modo localizado de borde (ELM). Esta es una fuerte explosión de energía que puede dañar la pared interna del reactor.
El método principal de suprimir ELM implica aplicar la perturbación magnética de resonancia (RMP) y pequeños ajustes al campo magnético que atrapa el plasma.
Hasta ahora, los científicos han faltado datos y han estado revisando exactamente cómo RMP estabiliza el borde de plasma. Usando diag2diag, los investigadores observaron evidencia detallada de que los RMP crean «islas magnéticas» en el pedestal, aplanando la temperatura y la densidad.
Este hallazgo respalda fuertemente una teoría clave de la inhibición de ELM y abre nuevas vías a reactores más seguros y estables.
Impacto más amplio más allá de los sistemas de fusión
Aunque diseñadas para la energía de fusión, las posibilidades de diag2diag se amplían mucho.
La capacidad de reconstruir datos degradados o faltantes podría mejorar la confiabilidad en tantos campos como la vigilancia de la nave espacial, la cirugía robótica y otros entornos de alto riesgo.
En cualquier caso, la IA actúa como una salvaguardia, asegurando que los sistemas críticos continúen funcionando en caso de falla del sensor.
Futuro equipado con fusión mejorada con AI
La comunidad de Fusion ve diag2diag como un paso para hacer que la energía de la fusión sea práctica y sostenible.
Con los avances en la investigación de reemplazo y diagnósticos mejorados, costos reducidos del sistema y estabilidad de plasma, esta herramienta de IA puede acelerar la transición de reactores nucleares experimentales a centrales eléctricas comerciales.
Fusion promete energía limpia y prácticamente infinita. Pero para que cumpla su promesa, ciertamente debe funcionar económicamente.
Con innovaciones como diag2diag, AI está lista para desempeñar un papel central en el logro de sus objetivos, transformando los sueños futuristas del sistema de fusión en una piedra angular viable de la red eléctrica de mañana.
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