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La inteligencia artificial revoluciona la fusión nuclear. Acelera la construcción de ITER

La inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel cada vez más crucial en el avance de la fusión nuclear, contribuyendo significativamente en múltiples frentes de investigación y desarrollo. A principios de 2022, un equipo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), liderado por investigadores expertos en algoritmos de aprendizaje profundo, desarrolló un modelo para estudiar las turbulencias en el plasma dentro de reactores de fusión nuclear. Este enfoque ha permitido una evaluación más precisa y eficaz de la dinámica del plasma, esencial para alcanzar la energía de fusión comercial de manera viable.

El plasma, un gas extremadamente caliente que contiene núcleos de deuterio y tritio, es el componente principal en la reacción de fusión. Comprender su comportamiento dentro de la cámara de vacío del reactor es crucial para optimizar el proceso de fusión y garantizar su eficacia energética.

Por otro lado, Fusion for Energy (F4E), la entidad de la Unión Europea responsable de coordinar la contribución europea al proyecto ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor), ha estado llevando a cabo un proyecto piloto notable. Este proyecto utiliza modelos de IA para predecir posibles defectos en las soldaduras realizadas en la cámara de vacío de ITER. Expertos como María Ortiz de Zúñiga y Cristian Casanova han dirigido este esfuerzo durante más de dos años, colaborando con el profesor Nawal Prinja y un consorcio de empresas que incluye Ansaldo, Mangiarotti y Walter Tosto.

El desafío radica en las estrictas tolerancias del 0,1% exigidas en ITER, así como en la complejidad geométrica de la cámara de vacío y el uso de materiales con espesores de hasta 60 mm. Para cumplir con estos estándares, se emplean técnicas avanzadas como la soldadura por haz de electrones (electron beam welding), asegurando que cada soldadura sea perfecta y libre de defectos.

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La precisión alcanzada por los modelos predictivos de IA es notable, con una tasa de éxito del 100%, lo que representa un ahorro significativo de tiempo y recursos en comparación con las evaluaciones manuales tradicionales. Según F4E, esta tecnología ha reducido el tiempo necesario para evaluar las soldaduras en al menos un 95%, acelerando así el ensamblaje de la cámara de vacío de ITER y reduciendo los costos del proyecto de manera considerable.

La eficacia demostrada de la IA en este contexto ha llevado a los técnicos de F4E a proponer su aplicación en otros proyectos de fabricación de grandes estructuras, adaptando los modelos entrenados para diferentes entornos industriales. Este avance subraya el rol crucial de la IA en la evolución y el éxito del desarrollo de la fusión nuclear, posicionándola como una herramienta indispensable para enfrentar los desafíos tecnológicos más complejos en la energía del futuro.

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