Después de haber revolucionado el ajedrez, el juego de Go, la programación o incluso la biología, estos verdaderos magos de la IA ahora se enfrentan a la fusión nuclear.
Uno de los grandes obstáculos que todavía nos impide avanzar rápidamente en la cuestión de la fusión nuclear es el control de la reacción. Porque si la teoría científica subyacente está perfectamente dominada hoy, todavía está muy lejos de serlo en la práctica; De hecho, hemos oído hablar de un progreso significativo en China e Inglaterra, pero aún queda mucho trabajo por hacer antes de que podamos esperar domesticar esta reacción. Pero un trabajo reciente bien podría cambiar la situación con un enfoque muy diferente: ¡pedirle a una inteligencia artificial que lo haga por nosotros!
Esta idea nos llega directamente de los magos de DeepMind, la firma especializada en IA fundada por el genial Demis Hassabis. En los últimos años, este primo de Google (DeepMind depende de Alphabet, la empresa matriz de Google) ha puesto en marcha varios laboratorios que tienen una cosa en común: buscan poner la investigación fundamental en inteligencia artificial al servicio de la resolución de problemas concretos. .
La firma comenzó ilustrándose en el contexto de los juegos, con programas como AlphaStar, AlphaChess o AlphaGo que hoy en día han alcanzado un nivel indiscutiblemente sobrehumano. Poco a poco, DeepMind también comenzó a explorar el interés de la IA en disciplinas que ciertamente son menos divertidas para el público en general, pero revolucionarias a nivel científico.
Sus equipos han producido así varias obras extremadamente impresionantes e igualmente sólidas en los últimos años. En tan solo unos años, sus investigadores, por ejemplo, abordaron la teoría general de la búsqueda de soluciones, lanzaron trabajos que podrían redefinir la informática y la programación en general, y propusieron un sistema que ha revolucionado por completo la biología estructural, solo eso. Pero no han terminado, ni mucho menos. A partir de ahora, estos verdaderos magos de la algoritmia tienen sus ojos clavados en un objetivo de larga data de nuestra civilización: la fusión nuclear.
Plasma, un aliado salvador pero caprichoso
Muy brevemente, se trata más o menos de cocinar un sol en miniatura en la olla a presión más cara de la historia. El desafío técnico es inmenso; después de todo, implica confinar un plasma calentado a una temperatura demoníaca, mucho más allá del umbral simbólico de 100 millones de grados centígrados. El problema es que la ciencia hoy en día no tiene ningún material capaz de resistir semejante horno.
Para superar este problema de tamaño, ITER y los demás tokamaks se basan en una idea extremadamente ingeniosa formulada en la década de 1950. Si ningún material puede soportar esta temperatura, todo lo que tienes que hacer es… ¡no usar ningún material físico en absoluto! O más precisamente, para asegurarse de que nunca, bajo ningún pretexto, esté en contacto con el plasma.
Para lograrlo, los investigadores utilizan enormes electroimanes para producir un campo magnético muy potente, capaz de confinar el plasma a una buena distancia de las paredes del reactor. Simple en teoría, pero mucho más fácil decirlo que hacerlo. De hecho, los parámetros de este campo magnético deben controlarse con gran delicadeza para optimizar el confinamiento del plasma y, por lo tanto, el rendimiento del reactor.
Simular para experimentar mejor
Esta es una limitación que ralentiza considerablemente el desarrollo de los tokamaks. Porque cada vez que los investigadores quieren optimizar la configuración de la bobina, se enfrentan a un desafío de ingeniería muy serio. Tienes que modelar esta nueva confirmación correctamente, luego volver a montar los electroimanes de varias toneladas y todos los demás elementos asociados. Un proceso generalmente largo, y sin la menor garantía de resultados.
Aquí es donde entra DeepMind, que espera utilizar la IA para resolver este problema tan concreto. De hecho, es un escenario que se adapta particularmente bien a las capacidades de esta tecnología; es capaz de hacer malabares con una multitud de parámetros extremadamente finos con facilidad y, por lo tanto, llegar a conclusiones con bastante rapidez habría requerido años de trabajo para los investigadores. Por lo tanto, DeepMind ha desarrollado un sistema capaz de modular la acción de las bobinas para manipular el plasma dentro de la cámara en tiempo real, primero en una simulación y luego en un reactor real. Esta flexibilidad permite entonces optimizar la estabilidad y el rendimiento de la reacción.
Una IA esquizofrénica al servicio de la ciencia
Para lograr esto, los investigadores deben medir cerca de cien parámetros diferentes unas diez mil veces por segundo. Una tasa tan infernal como la temperatura del reactor, y muy superior a todos los sistemas producidos por la firma hasta entonces. Esto obligó a DeepMind a cambiar su enfoque. La particularidad de este sistema es que no está compuesto por una, sino por dos subredes de neuronas virtuales.
Estos interactúan, pero sin embargo operan de forma independiente. Así que tenemos una especie de IA esquizofrénica con por un lado una red que dice “crítico«relativamente estándar aprende sobre iteraciones, y en el otro una segunda red dice»actor” que sintetiza las conclusiones del primero para actuar directamente sobre el reactor.
Este sistema fue entrenado en el TCV, el tokamak del Swiss Plasma Center. Es una máquina algo especial ya que tiene una configuración variable que permite a los investigadores ajustar los parámetros de la cámara entre dos experimentos. Por lo tanto, esperan identificar la configuración óptima que luego se reutilizará en el marco de ITER y consortes al proporcionar la tan esperada prueba de concepto.
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Se esperan otros progresos rápidos y concretos
Al final de este entrenamiento en varias y variadas configuraciones, la IA de DeepMind pudo predecir las manipulaciones del campo magnético necesarias para lograr diferentes configuraciones de plasma. Y la buena noticia es que estos resultados podrían verificarse en la práctica; durante las pruebas en condiciones reales en el TCV, los investigadores pudieron obtener configuraciones de plasma extremadamente cercanas a las simulaciones.
Esto no significa que vayamos a tener acceso a la fusión comercial en un futuro cercano. Por otro lado, es de todos modos un resultado calificado”significativo» y «muy positivo” por especialistas. Este trabajo ha demostrado que la nueva IA de DeepMind es un aliado confiable y altamente capaz en la exploración de la dinámica del reactor, lo que acelerará significativamente la investigación y el desarrollo de otras pruebas de concepto. Este suele ser el tipo de tecnología que mejorará el rendimiento de máquinas como el JET, otro tokamak experimental que sirve al ITER y que recientemente batió un récord de producción de energía.
Es cierto que aún será necesario garantizar que estas conclusiones específicas del TCV también se apliquen a los demás tokamaks. Pero este sistema es, sin duda, una herramienta de investigación muy prometedora que muy bien podría democratizarse en los próximos años. Por lo tanto, hay mucho por lo que estar entusiasmado a medida que se acerca el primer plasma de ITER, programado para alrededor de 2025.
El trabajo de investigación está disponible aquí.
