Los tokamaks, máquinas diseñadas para contener y aprovechar la energía del sol, están en el centro de un nuevo avance en la investigación sobre energía de fusión. Estos dispositivos utilizan potentes imanes para mantener un plasma que supera las temperaturas del núcleo solar, permitiendo que los átomos se fusionen y liberen energía. Si logran operar de manera segura y eficiente, los tokamaks podrían ofrecer una fuente de energía limpia e inagotable en el futuro.
En la actualidad, existen numerosos tokamaks experimentales en funcionamiento alrededor del mundo, muchos de ellos en fase de desarrollo. La mayoría son máquinas de investigación a pequeña escala que buscan comprender cómo generar plasma y aprovechar su energía. Un desafío significativo es cómo apagar de forma segura y confiable una corriente de plasma que circula a velocidades cercanas a los 100 kilómetros por segundo y a temperaturas superiores a los 100 millones de grados Celsius.
Estas “rampdowns” son esenciales cuando el plasma se vuelve inestable. Para prevenir una interrupción mayor que podría dañar el interior del dispositivo, los operadores deben disminuir la corriente del plasma. Sin embargo, en ocasiones, este proceso puede desestabilizar aún más al plasma, causando daños menores pero significativos en el interior del tokamak que requieren tiempo y recursos considerables para reparar.
Nueva metodología para predecir comportamientos del plasma
Científicos del MIT han desarrollado un método innovador para predecir el comportamiento del plasma durante estas rampdowns. La investigación combina herramientas de aprendizaje automático con un modelo basado en la física de la dinámica del plasma, lo cual permite simular cómo se comportará el plasma ante diferentes condiciones durante su apagado. Este modelo fue entrenado y probado utilizando datos de un tokamak experimental en Suiza, logrando aprender rápidamente cómo evolucionaría el plasma al ser ajustado.
El nuevo enfoque ha demostrado ser altamente preciso utilizando una cantidad relativamente pequeña de datos. Esta eficiencia es prometedora dado que cada experimento con un tokamak implica altos costos y los datos de calidad son limitados.
El modelo ha sido destacado recientemente en un artículo publicado en Nature Communications, donde se señala su potencial para mejorar la seguridad y fiabilidad de las futuras plantas de energía por fusión. Según Allen Wang, autor principal y estudiante graduado en aeronáutica y astronáutica, “para que la fusión sea una fuente útil de energía debe ser confiable; necesitamos gestionar adecuadamente nuestros plasmas”.
Desafíos históricos y futuros
Los tokamaks son dispositivos experimentales cuya historia se remonta a la década de 1950 en la Unión Soviética. Su nombre proviene de un acrónimo ruso que describe una “cámara toroidal con bobinas magnéticas”. A pesar de sus avances, los experimentos actuales operan a escalas energéticas relativamente bajas, sin alcanzar aún el tamaño necesario para generar energía utilizable de manera segura.
A medida que estos dispositivos evolucionan hacia dimensiones capaces de integrarse a redes eléctricas, controlar plasmas energéticos será esencial para garantizar su operación eficiente y segura. Wang advierte sobre los riesgos: “Las terminaciones incontroladas del plasma pueden generar flujos térmicos intensos que dañan las paredes internas”. Por ello, gestionar las inestabilidades se convierte en una prioridad crucial.
Para abordar este problema, Wang y su equipo desarrollaron un modelo predictivo capaz de anticipar cómo se comportará el plasma durante las rampdowns. En lugar de depender únicamente del aprendizaje automático convencional, combinaron redes neuronales con modelos físicos existentes sobre dinámicas plasmáticas. Este enfoque les permitió utilizar unos pocos cientos de pulsos para entrenar eficazmente el modelo.
Poniendo a prueba el modelo predictivo
Los datos utilizados provienen del TCV (tokamak variable) operado por el Swiss Plasma Center en EPFL (Instituto Federal Suizo de Tecnología). Con propiedades como temperatura y energía durante las fases críticas del ciclo del plasma, este conjunto permitió validar la capacidad predictiva del nuevo modelo.
A través del desarrollo adicional de un algoritmo capaz de traducir las predicciones en instrucciones prácticas para controlar automáticamente el tokamak, lograron implementar este sistema durante varias pruebas con resultados positivos: rampdowns más rápidos y seguros sin interrupciones inesperadas.
"El plasma siempre desaparecerá eventualmente; llamamos ‘disrupción’ cuando esto ocurre a alta energía", explica Wang. "Logramos reducir la energía hasta cero con éxito". Este avance representa solo el inicio de un camino largo hacia hacer útil la fusión como fuente energética regular.
El proyecto cuenta con apoyo parcial por parte de Commonwealth Fusion Systems (CFS), una empresa derivada del MIT que busca construir la primera planta compacta e integrada a red basada en fusión nuclear. Junto con CFS, Wang y su equipo trabajan para optimizar este nuevo modelo predictivo y evitar costosas interrupciones que permitan desarrollar una energía por fusión segura y fiable.
"Estamos tratando cuestiones científicas fundamentales para hacer que la fusión sea rutinariamente útil", concluye Wang. "Lo logrado aquí es solo el comienzo".