CFS y DeepMind aplican inteligencia artificial en SPARC para optimizar simulación, control y desarrollo de energía de fusión.
Instalaciones de Commonwealth Fusion Systems (CFS), una empresa estadounidense de energía de fusión nuclear que está desarrollando el reactor SPARC.
La energía de fusión vuelve a escena con un anuncio relevante: Google DeepMind se asocia con Commonwealth Fusion Systems (CFS) para llevar la IA al desarrollo y operación de SPARC, un tokamak compacto que busca cruzar el umbral de breakeven energético (punto de equilibrio energético) en condiciones reales de máquina, con énfasis en control del plasma y gestión de límites operacionales.
Un reactor Tokamak es un dispositivo experimental diseñado para lograr la fusión nuclear controlada mediante el confinamiento magnético de un plasma a temperaturas extremadamente altas, reproduciendo así los procesos energéticos que ocurren en el interior del Sol. Su nombre proviene de del acrónimo ruso “toroidalnaya kamera s magnitnymi katushkami”, que significa “cámara toroidal con bobinas magnéticas”.
En los reactores de fusión experimentales, los núcleos de baja masa se calientan hasta alcanzar el estado de plasma, que es confinado mediante campos magnéticos en forma de anillo. En la figura se muestra el plasma (en color morado, dirección indicada por la flecha roja) confinado por los campos magnéticos toroidales y poloidales, representados por las flechas amarillas y verdes.
La galería a continuación corresponde a fotografías del reactor de fusión Join European Torus tipo Tokamak ubicado e Oxford en Inglaterra. La primera imagen del set es una superposición de fotografías del reactor, a la izquierda no operativa y a la derecha operativo.
SPARC es un tokamak compacto de alto campo magnético que desarrolla la empresa Commonwealth Fusion Systems (CFS), en colaboración con el MIT Plasma Science and Fusion Center.
El objetivo principal de SPARC es demostrar por primera vez que un dispositivo de fusión puede generar más energía de la que consume.
Se espera que SPARC produzca decenas de megavatios de potencia de fusión con un equipo relativamente pequeño y, de este modo, sirva como paso clave hacia una planta de fusión comercial, denominada ARC.
El foco está en usar aprendizaje por refuerzo y simulación diferenciables para planificar, optimizar y controlar pulsos de SPARC con criterios físicos y de ingeniería, integrando restricciones como:
La base técnica del esfuerzo es TORAX:
Dicho de otro modo, TORAX funciona como un simulador de vuelo, pero para un reactor de fusión. Antes de encender la máquina real, permite probar millones de maniobras en un entorno virtual que replica con precisión el comportamiento del plasma y los sistemas magnéticos. Así, los ingenieros pueden ajustar los controles y prevenir fallos sin arriesgar componentes reales ni perder tiempo ni energía.
El equipo amplía trabajos previos donde el aprendizaje por refuerzo permitió controlar imanes de un tokamak del Swiss Plasma Center.
En esta fase, el enfoque se orienta a escalar esas capacidades hacia objetivos más amplios dentro de SPARC:
La alianza entre DeepMind y CFS considera tres líneas técnicas principales que integran modelos de IA con simulación física avanzada:
El simulador TORAX se ha convertido en una herramienta central dentro de Commonwealth Fusion Systems, utilizada para modelar y ajustar el comportamiento del plasma antes de cada prueba experimental.
El proyecto contempla combinar la optimización de pulsos con control predictivo, acelerando el avance de SPARC hacia su meta de convertirse en la primera máquina de fusión magnética con energía neta positiva.
