A IA Prevê em Tempo Real as Instabilidades do Plasma no Reator de Fusão Nuclear

A IA Prevê em Tempo Real as Instabilidades do Plasma no Reator de Fusão Nuclear

Engenheiros empregam IA para gerir a integração da energia de fusão na rede. Crédito: Google DeepMind

Nas profundezas do tokamak, uma câmara toroidal esculpida para abarcar as maravilhas da fusão nuclear, os átomos de hidrogénio colidem com uma força imensa, dando origem a um plasma mais quente do que o sol. A fusão nuclear é a chave para a energia sustentável, aproveitando os isótopos de hidrogénio, elementos abundantes facilmente extraídos da água e fontes diversas.

Revelar Soluções Baseadas em IA

Avanços recentes revelam um avanço impulsionado pela inteligência artificial na previsão de potenciais instabilidades do plasma, nomeadamente visando as instabilidades do modo de rutura.

Estas perturbações resultam da intrincada dança das correntes de plasma e dos gradientes de pressão, criando ilhas magnéticas que desafiam o confinamento adequado.

O controlador treinado em aprendizagem por reforço profundo guia o plasma ao longo das várias fases da experiência. À esquerda, está representada uma perspetiva interna do tokamak durante a experiência. À direita, a forma reconstruída do plasma e os pontos-alvo desejados são visíveis. Crédito: DeepMind & SPC/EPFL).

Prevenção Proactiva de Perturbações

Na Instalação Nacional de Fusão DIII-D, em San Diego, os cientistas apresentaram um modelo de IA treinado com base em dados históricos, capaz de prever instabilidades em modo de rutura com uma antecedência de até 300 milissegundos. Esta previsão permite que a IA ajuste as operações do reator de forma preventiva.

O seu esforço experimental visa salvaguardar as linhas do campo magnético no interior do plasma, o que é crucial para sustentar a reação de fusão.

A Fusão da IA e da Física do Plasma

Criar uma ferramenta de IA revelou-se um desafio tão grande como instruir alguém a navegar nos céus. Aproveitando os dados anteriores do tokamak DIII-D, os investigadores construíram uma rede neural profunda para prever futuras instabilidades, complementada por um algoritmo de aprendizagem por reforço para regular o comportamento do plasma.

A IA adquiriu estratégias óptimas para manter a potência elevada e evitar as instabilidades através de ensaios simulados. Aperfeiçoado ao longo do tempo, o controlador da IA evitou eficazmente perturbações durante experiências de fusão reais, ajustando dinamicamente os parâmetros do tokamak.

Esta metodologia proactiva afasta-se das abordagens reactivas, em que as medidas correctivas só são iniciadas após a manifestação de instabilidades.

Rumo a uma Aplicação Universal

Apesar de se mostrarem promissores na DIII-D, os investigadores reconhecem a necessidade de mais dados para validar a eficácia do controlador de IA em diversos cenários. Pretendem evoluir para uma solução universalmente aplicável, impulsionando a energia de fusão para um futuro sustentável.


Leia o Artigo Original: Nature.

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