Así es como la inteligencia artificial ya nos está ayudando a superar uno de los mayores desafíos de la fusión nuclear

La construcción de ITER va por buen camino. La agenda planificada por EUROfusion, el consorcio internacional que se responsabiliza de la puesta a punto de este reactor de fusión nuclear experimental, va cumpliendo plazos poco a poco. Y, si nada se tuerce, en 2025 concluirá el ensamblaje de esta complejísima máquina y comenzarán las primeras pruebas con plasma.

No cabe duda de que este será un hito importante, pero aún quedarán varios desafíos por delante que será necesario superar para hacer posible la llegada de la fusión nuclear comercial, que está estimada, según EUROfusionpara la década de los 60. De desarrollar los materiales que se utilizarán en el revestimiento interno de la cámara de vacío de DEMO se encargará el proyecto IFMIF-DONES. Y no cabe duda de que es un gran reto.En 2025, si nada se tuerce por el camino, concluirá el ensamblaje de ITER y comenzarán las primeras pruebas con plasma

Pero hay otro desafío más de gran envergadura que no podemos pasar por alto: es imprescindible entender cómo se comporta el plasma, que está a una temperatura cercana a los 150 millones de grados Celsius, para conseguir estabilizarlo. Es necesario resolver este problema para poder sostener la reacción de fusión nuclear en el tiempo, y en este ámbito la amenaza procede de las turbulencias que se originan de forma natural en la capa más externa del plasma, que es, precisamente, la que está más cerca de las paredes de la cámara de vacío.

Las turbulencias que se originan en la ‘corteza’ de este gas a altísima temperatura son en cierto modo similares a las deflagraciones que emite nuestro Sol, pero el hecho de que el plasma esté confinado por un campo magnético alojado en el interior de una cámara obliga a los técnicos a impedir que entre en contacto directo con las paredes del contenedor. De lo contrario, si llega a tocarlas las degradará y la reacción de fusión nuclear no podrá sostenerse.

Actualmente los investigadores están trabajando en varias estrategias que persiguen resolver este problema, y una de las más prometedoras intenta sacar partido al efecto estabilizador que ejercen sobre el plasma los núcleos de helio-4 ionizados (os hablamos de ello con cierta profundidad en el artículo que enlazo aquí mismo). Esta es la línea que está siguiendo un grupo de investigación del MIT, y, precisamente, otro equipo científico de esta institución ha llevado a cabo un descubrimiento muy importante en esta misma materia.

El aprendizaje profundo nos ayuda a entender cómo se comporta el plasma

Aunque el proyecto IFMIF-DONES cumpla su cometido y consiga encontrar los materiales de revestimiento interior que permitirán a la cámara de vacío soportar el impacto de los neutrones de alta energía seguirá quedando un desafío: evitar que los flujos de calor del plasma a modo de turbulencias dañen las paredes de esta cámara. Para lograrlo es necesario conocer con precisión cómo se comporta el plasma, lo que ha llevado a un grupo de investigadores del MIT a desarrollar un modelo matemático que persigue predecirlo.

Lo curioso es que en la elaboración de este modelo de turbulencias está teniendo un rol absolutamente esencial el aprendizaje profundo, que sirve para ponerlo a prueba y evaluar su capacidad predictiva. De hecho, en dos de los artículos que han publicado recientemente (os dejamos los enlaces justo al final de este texto), estos investigadores explican con detalle la estrategia que están utilizando para conseguir que el aprendizaje profundo les permita inferir nuevo conocimiento acerca del comportamiento del plasma. Su propósito es refinar su modelo de turbulencias tanto como sea posible para estabilizar con precisión el plasma.

Esta declaración de Abhilash Mathews, uno de los investigadores del MIT, describe muy bien cuál es su enfoque: «Una teoría exitosa debe ser capaz de predecir qué es lo que vas a observar, como, por ejemplo, la temperatura, la densidad, el potencial eléctrico o el flujo. De hecho, es la relación que existe entre todas estas variables la que define fundamentalmente una teoría de turbulencias. Nuestro trabajo en esencia analiza la relación dinámica que existe entre dos de estas variables: el campo eléctrico de las turbulencias y la presión de los electrones».Las turbulencias a las que se ve sometido el plasma son mucho más complejas y difíciles de predecir que las del agua o el aire

De sus palabras se desprende con claridad lo difícil que es predecir el comportamiento del plasma a altísima temperatura confinado en el interior del reactor de fusión nuclear. De hecho, según estos investigadores las turbulencias a las que se ve sometido este gas son mucho más complejas que las que podemos observar en otros fluidos, como, por ejemplo, el aire o el agua. Aun así, los avances que están llevando a cabo estos y otros científicos nos invitan a contemplar el futuro de la fusión nuclear con un optimismo razonable. Todavía queda mucho por hacer, pero el panorama es esperanzador.

Autor:JUAN CARLOS LÓPEZ

Fuente.https://www.xataka.com/energia/asi-como-inteligencia-artificial-nos-esta-ayudando-a-superar-uno-mayores-desafios-fusion-nuclear

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Aldo Calvez Escrito por:

2 comentarios

  1. Daniela
    11 enero, 2022
    Responder

    Que buena noticia ustedes siempre con las mejores noticias y siempre al dia

  2. Raul
    11 enero, 2022
    Responder

    Gracias por la informacion muy buena

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