💡 Resumen (TL;DR):
- Científicos del PPPL usan la supercomputadora Aurora para anticipar interrupciones críticas en reactores de fusión.
- El sistema de hardware predice inestabilidades del plasma en un margen operativo de apenas un milisegundo.
- Este avance es clave para el proyecto ITER, donde el plasma alcanza 150 millones de grados centígrados.
Científicos del Laboratorio de Física de Plasma de Princeton (PPPL) utilizan la supercomputadora exaescala Aurora del Laboratorio Nacional Argonne para entrenar modelos de Inteligencia Artificial que predicen inestabilidades dentro de reactores de fusión nuclear en tan solo un milisegundo.
El proyecto, liderado por el físico William Tang y el investigador Choongseok Chang, ataca directamente uno de los mayores problemas de esta fuente energética: las interrupciones que liberan plasma sobrecalentado y destruyen las paredes de los reactores tokamak.
El trabajo beneficia de inmediato al proyecto internacional ITER en Francia, diseñado para contener plasma a 150 millones de grados centígrados, una cifra diez veces más caliente que el núcleo del Sol.
La fuerza bruta de los exaflops
Aurora es una supercomputadora que procesa cargas masivas de simulación física y entrenamiento de Inteligencia Artificial. Desarrollada junto a Intel y Hewlett Packard Enterprise, ocupa uno de los tres primeros lugares a nivel mundial en velocidad.
El sistema entrega una capacidad de 1.012 exaflops impulsados por más de 60,000 GPUs.
“Para hacer viable un reactor de fusión económico, realmente tienes que ser capaz de predecir y luego controlar estas perturbaciones”, señaló William Tang. “Para entrenar el predictor y alcanzar la alta precisión necesaria, tienes que usar las supercomputadoras de ruta a exaescala más potentes”.
Kyle Felker, científico computacional en Argonne enfocado en el aprendizaje profundo del proyecto, detalló la presión técnica del proceso.
“Para aplicar nuestros modelos entrenados con la intención de obtener una predicción y luego retroalimentarla a otros sistemas de control del reactor de fusión, tenemos solo un milisegundo”, explicó Felker.
Un ecosistema inteligente para la energía limpia
El equipo definió un flujo de trabajo claro: Aurora se encarga de entrenar masivamente los modelos usando datos de instalaciones internacionales, mientras que hardware especializado en Inteligencia Artificial maneja las inferencias en tiempo real dentro del propio reactor.
Este esfuerzo liderado por el PPPL se alinea con una ofensiva mayor. Los mismos científicos lanzaron recientemente Diag2Diag en Nature Communications, una herramienta de machine learning que completa datos de diagnóstico en vivo, además de la plataforma STELLAR-AI, respaldada por el Departamento de Energía de Estados Unidos.
Tang delimitó el impacto de la investigación para el futuro de la red eléctrica: “Nuestros modelos predictivos entrenados en Aurora serán críticos para la investigación experimental llevada a cabo en ITER y nos llevarán muchos pasos hacia adelante rumbo al objetivo final de una fuente de energía limpia y libre de carbono a gran escala”.
