{"id":9418,"date":"2022-02-25T08:12:18","date_gmt":"2022-02-25T11:12:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=9418"},"modified":"2022-02-25T08:12:18","modified_gmt":"2022-02-25T11:12:18","slug":"control-de-flujos-de-plasma-en-reactor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=9418","title":{"rendered":"Control de flujos de plasma en reactor"},"content":{"rendered":"
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Una de las claves para conseguir la fusi\u00f3n nuclear es poder controlar de forma estable el flujo de plasma que corre dentro del reactor. Investigadores\u00a0del Centro Suizo de Plasma\u00a0\u00a0(SPC) han echado mano de Deepmind, el brazo de inteligencia artificial de Alphabet, due\u00f1a de Google, para desentra\u00f1ar una de las claves que nos faltan por resolver para\u00a0dominar la fusi\u00f3n nuclear:\u00a0el control del flujo de plasma dentro del reactor.<\/p>\n

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Investigadores\u00a0del\u00a0Centro Suizo del Plasma<\/a>\u00a0(SPC) han echado mano de Deepmind, el brazo de inteligencia artificial de Alphabet, due\u00f1a de Google, para desentra\u00f1ar una de las claves que nos faltan por resolver para\u00a0dominar la fusi\u00f3n nuclear:\u00a0el control del flujo de plasma dentro del reactor.<\/p>\n

Deepmind\u00a0salt\u00f3 a la fama con su\u00a0AlphaGo.\u00a0Esta inteligencia artificial fue capaz de aprender a jugar sola al GO, un juego similar al ajedrez, pero m\u00e1s complejo al tener muchas m\u00e1s opciones de movimientos, y ganar al campe\u00f3n mundial. M\u00e1s recientemente ha copado los titulares de la prensa internacional con\u00a0AlphaFold,\u00a0otra IA capaz de resolver una inc\u00f3gnita que llevaba 50 a\u00f1os atormentando a los bi\u00f3logos, predecir las estructuras de las prote\u00ednas del cuerpo humano. Y. no solo lo logr\u00f3 sino que lo hizo con una precisi\u00f3n sin precedentes.<\/p>\n

Ahora los investigadores de\u00a0Deepmind<\/a>\u00a0han colaborado con los del SPC para crear\u00a0un nuevo m\u00e9todo con el que poder controlar los flujos de plasma\u00a0dentro de un reactor tokamak. Los resultados de su trabajo se publicaron en la revista\u00a0Nature<\/a>.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona esta inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n

Los reactores tokamak tienen forma de d\u00f3nut. A su alrededor hay unas bobinas magn\u00e9ticas muy potentes que controlan\u00a0que el flujo de plasma no choque contra las paredes.\u00a0El plasma dentro del reactor alcanza una temperatura superior a la del n\u00facleo del Sol y si toca las paredes puede da\u00f1arlas y ralentizar la reacci\u00f3n que hace que \u00e1tomos de hidr\u00f3geno se unan creando energ\u00eda durante el proceso.<\/p>\n

El SPC cuenta con un reactor de este tipo en sus instalaciones. Su tokamak est\u00e1 dise\u00f1ado para que los cient\u00edficos\u00a0puedan experimentar con distintas configuraciones del plasma\u00a0y encuentren nuevas maneras de confinarlo y controlarlo.<\/p>\n

“Nuestro simulador se basa en m\u00e1s de 20 a\u00f1os de investigaci\u00f3n y se actualiza continuamente”, afirma\u00a0Federico Felici, investigador de SPC. “Pero aun as\u00ed, siguen siendo necesarios extensos c\u00e1lculos para determinar el valor correcto de cada variable en el sistema de control. Ah\u00ed es donde entra nuestro proyecto de investigaci\u00f3n conjunto con Deepmind”.<\/p>\n

Deepmind ha desarrollado una inteligencia artificial que gracias a su entrenamiento con un simulador del SPC\u00a0es capaz de crear y mantener configuraciones espec\u00edficas de plasma.\u00a0Incluyendo algunas muy avanzadas que mantienen dos flujos de plasma distintos de manera simult\u00e1nea en el mismo reactor.<\/p>\n

La IA estudi\u00f3 primero c\u00f3mo los cambios en cada una de las 19 bobinas magn\u00e9ticas afectaban a la forma del plasma dentro del recipiente. Luego, los investigadores le pidieron lo contrario. Le dieron a la inteligencia artificial una configuraci\u00f3n de plasma espec\u00edfica y le hicieron que identificara los ajustes adecuados para conseguirla.<\/p>\n

La IA de DeepMind fue capaz de aprender por su cuenta a crear estas formas manipulando las bobinas. Los investigadores luego tomaron las configuraciones que permanec\u00edan estables en el simulador y\u00a0las probaron en el reactor real\u00a0para ver si funcionaba de la misma manera.<\/p>\n

Una herramienta para experimentar y equivocarse<\/strong><\/p>\n

Esta nueva inteligencia artificial de Deepmind no tiene nada que ver con AlphaGo o AlphaFold. La fusi\u00f3n, admiten los investigadores,\u00a0es un proceso complejo y continuo\u00a0donde el estado del plasma cambia constantemente y no se puede medir de manera continuada.<\/p>\n

“A veces, los algoritmos que son buenos en estos problemas puntuales tienen dificultades con estos problemas continuos”, explica en\u00a0declaraciones\u00a0para Wired\u00a0Jonas Buchli,\u00a0cient\u00edfico investigador de Deepmind. “Este fue un gran paso adelante para nuestro algoritmo, porque pudimos demostrar que es posible hacerlo. Y creemos que se trata de un problema muy, muy complejo de resolver. Es un tipo de complejidad diferente a la de los juegos”.<\/p>\n

Que este m\u00e9todo funcione en un reactor experimental no quiere decir que vaya a hacerlo inmediatamente en uno de gran tama\u00f1o como el\u00a0ITER, que se est\u00e1 construyendo en estos momentos en el sur de Francia. Habra que ver si esta IA ser\u00e1 capaz de resolver los problemas de gesti\u00f3n del plasma que plantean reactores mucho m\u00e1s grandes. A d\u00eda de hoy, como vimos\u00a0aqu\u00ed\u00a0la semana pasada, la fusi\u00f3n solo se ha logrado mantener de manera estable por un tiempo m\u00e1ximo de cinco segundos. Aun as\u00ed, tener una herramienta que permita a los investigadores experimentar libremente distintas configuraciones sin miedo a equivocarse abre un camino muy prometedor que puede llevarnos a\u00a0dominar la energ\u00eda de las estrellas.<\/p>\n

“La IA nos permitir\u00eda explorar cosas que no explorar\u00edamos de otro modo, porque podemos asumir riesgos con este tipo de sistema de control que no nos atrever\u00edamos a tomar de otro modo”, comenta\u00a0Ambrogio Fasoli,\u00a0director del CSP. “Si estamos seguros de que tenemos un sistema de control que puede llevarnos cerca del l\u00edmite, pero no m\u00e1s all\u00e1 del l\u00edmite, podemos explorar posibilidades que de otro modo no estar\u00edan ah\u00ed para explorar”.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> http:\/\/www.madrimasd.org<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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