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
está
siendo
tan
eficaz
que
según
F4E
permite
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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información
|
Fusion
for
Energy
En
Xataka
|
Este
récord
en
fusión
nuclear
nos
invita
a
algo
emocionante:
a
mirar
hacia
ITER
con
más
optimismo
que
nunca
