Una colaboración internacional liderada por la Universidad de Princeton ha desarrollado una inteligencia artificial llamada Diag2Diag, capaz de reconstruir datos faltantes en reactores de fusión, mejorando significativamente el monitoreo del plasma.
¿Qué es y cómo funciona Diag2Diag?
La IA está diseñada para llenar los vacíos de información basándose en dos ideas principales:
- Generar una versión sintética de los datos, a partir de la información proveniente de varios sensores en un reactor de fusión, para completar los datos de un sensor diferente.
- Mejorar el detalle de los datos generados para ofrecer a los científicos una visión más completa y enriquecida del interior del reactor.
Un ejemplo de la aplicación de Diag2Diag podría ser en el diagnóstico de dispersión de Thomson, que aunque es rápido, no es lo suficientemente veloz como para capturar ciertas inestabilidades ultrarrápidas. La IA podría tomar datos de otros sensores y generar la información que falta para esta medición en específico y proporcionar el nivel de detalle necesario.
¿Por qué es importante este avance?
Los sistemas actuales de fusión utilizan decenas de sensores para realizar diagnósticos complejos, pero la Diag2Diag podría reducir el número de sensores físicos necesarios, lo que se traduciría mayor espacio libre en el reactor, menor mantenimiento y reducción de costos.
Además, la IA ya ha proporcionado nueva evidencia al equipo de investigación que respalda la teoría de las islas magnéticas para la supresión de ELMs, al observar con detalle cómo los campos magnéticos aplicados aplanan la temperatura y densidad del plasma en su borde, un fenómeno difícil de capturar con las herramientas convencionales.
Un paso estratégico en la investigación global
El desarrollo de Diag2Diag es fruto del trabajo conjunto entre Princeton, el Laboratorio de Física del Plasma de Princeton (PPPL), la Universidad Nacional de Seúl y otras instituciones, con el respaldo de agencias como el Departamento de Energía de EE.UU. y el Ministerio de Ciencia y TIC de Corea.
Esta investigación no es un hecho aislado; está alineada con el esfuerzo internacional por aplicar la inteligencia artificial para controlar la compleja física del plasma. La IA ya está siendo evaluada por otros equipos científicos interesados en aplicarla a nuevos escenarios de diagnóstico complejo.