<p>La fusión nuclear es la gran promesa a largo plazo de la energía renovable, casi infinita y limpia, ya que es mil veces más eficiente que las centrales nucleares actuales y no genera residuos radioactivos. El problema es que se necesitarán aún varias décadas (y los menos optimistas dirían que más) para dominarla, aunque en el centro de Madrid se trabaja para adelantar plazos. Para ello, el <strong>Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas</strong> (Ciemat) ha cerrado una alianza con IBM y Aggity para utilizar la inteligencia artificial generativa para acelerar el proceso en un experimento pionero.</p>
IBM y el CIEMAT cierran una alianza para usar inteligencia artificial generativa y agentes en la investigación de esta fuente de energía
La fusión nuclear es la gran promesa a largo plazo de la energía renovable, casi infinita y limpia, ya que es mil veces más eficiente que las centrales nucleares actuales y no genera residuos radioactivos. El problema es que se necesitarán aún varias décadas (y los menos optimistas dirían que más) para dominarla, aunque en el centro de Madrid se trabaja para adelantar plazos. Para ello, el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) ha cerrado una alianza con IBM y Aggity para utilizar la inteligencia artificial generativa para acelerar el proceso en un experimento pionero.
La institución pública tiene en pleno corazón de Madrid su laboratorio para desarrollar esta tecnología en el que se encuentra el TJ-II, un stellarator creado en 1998 y del que han salido avances que han nutrido a toda la comunidad científica global. Y, ¿qué es un stellarator?, se estará preguntando el lector. Se trata de un dispositivo de confinamiento magnético que contiene y calienta plasma a temperaturas altísimas en un entorno controlado. Si se tiene en cuenta que la fusión nuclear es la reacción que se produce en el Sol, las temperaturas simuladas pueden llegar a los diez millones de grados, por lo que hace falta una reacción magnética que mantenga ese plasma lejos de cualquier superficie, porque si no, la fundiría, explica Carlos Hidalgo, director del Laboratorio Nacional de Fusión.
«La energía de fusión está viviendo un momento muy dulce y la colaboración público y privada es imprescindible (…) La IA nos va a permitir tener los ojos que no tenemos», señaló, por su parte, la directora del Ciemat, Yolanda Benito, durante la presentación de la alianza, que busca aprovechar mejor los datos que la institución lleva años generando.
La institución pública lleva años trabajando en desarrollar algoritmos de machine learning, pero ahora con su alianza con IBM busca ir un paso más allá y reconocer gracias a la IA patrones ocultos en señales e imágenes generados drante los experimentos con plasma, lo que puede mejorar su seguridad.
«Esto nos permitirá a corto plazo disponer de un asistente virtual de apoyo durante la operación del TJ-II que nos ayude, por ejemplo, como un sistema recomendador para conseguir plasmas de confinamiento mejorado, buscar configuraciones experimentales efectivas anteriores del dispositivo o simplemente para obtener informes de operación al final del día», explicó Augusto Pereira, responsable del proyecto desde el CIEMAT, que reconoce que en el mundo de la IA la academia necesita hoy por hoy de las grandes empresas.
En una primera fase, se han agrupado todas las herramientas dispersas del laboratorio para crear un núcleo en la nube sobre el que trabajarán los modelos de IA y los agentes que se vayan creando. Estos modelos albergados en la plataforma WatsonX, subrayó Manuel Villalba, technical leader de IBM España, Portugal, Grecia e Israel, serán pequeños y eficientes, a diferencia de los grandes LLM generalistas como los que alimentan ChatGPT: «No necesitamos que recite poesía».
Lo que sí necesitará igualmente son datos y, ahí, uno de los avances del proyecto, señalan ambos, es la creación de un algoritmo que permitirá crear imágenes sintéticas a través de los datos y parámetros que se recolectan en el laboratorio para crear hipótesis científicas más precisas. Para ello, ha sido necesario crear desarrollos específicos para trabajar con estos datos únicos y el siguiente paso será el desarrollo de agentes que permitan que los científicos puedan interactuar de forma semántica con el modelo. En este proceso han participado además los otros dos firmantes del paper, dos estudiantes recién incorporados a la tecnológica, Jaime Rodríguez, de la Universidad Politécnica de Madrid, y Sofía Moreno, del IE Business School, que han hecho de este proyecto su TFG.
La directora del CIEMAT apuntó que el programa también juega un rol clave para las empresas españolas, que, señala, son las segundas que tienen un mayor retorno de las licitaciones para los proyectos del macroprograma europeo para conseguir la fusión nuclear Eurofusion.
En esa línea, Hidalgo destacó que proyectos como las cámaras para ver cómo se compacta la materia en el TJ-II, desarrolladas en España, han sido seleccionadas para su construcción por el ITER, el proyecto piloto de reactor de fusión europea. «El sistema público nacional busca los mejores ingredientes para posicionar España en la frontera del conocimiento», remarca Hidalgo, que subraya que el desarrollo de estas tecnologías serán generadoras de negocio para la industria antes incluso de alcanzar su etapa comercial.
Para ello, el Gobierno aprobó el pasado mayo comenzar a elaborar una estrategia de fusión nuclear que, además del laboratorio de Madrid, tendrá otro punto clave en Granada, donde en marzo comenzó la construcción del generador de partículas IFMIF-DONES, que supondrá una inversión de más de 700 millones de euros.
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