L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui gli scienziati affrontano una delle sfide più complesse dell’energia pulita: gestire il calore estremo nei reattori a fusione nucleare. Un gruppo di ricerca internazionale ha sviluppato HEAT-ML, sistema capace di individuare in millisecondi le “ombre magnetiche” che proteggono i componenti interni dal plasma rovente, riducendo i tempi di calcolo da mezz’ora a frazioni di secondo. Questa innovazione potrebbe accelerare la progettazione degli impianti e migliorare la gestione operativa dei futuri reattori a fusione.
La corsa contro il calore: una sfida da 150 milioni di gradi
Quando il plasma raggiunge temperature superiori al nucleo solare, ogni componente diventa vulnerabile. Doménica Corona Rivera, fisica al Princeton Plasma Physics Laboratory, spiega che “i componenti a contatto con il plasma rischiano di fondersi o danneggiarsi”, con possibili arresti forzati delle operazioni. Per questo è essenziale individuare le zone protette, le cosiddette ombre magnetiche, generate dall’interazione tra geometria interna e linee di campo magnetico che confinano il plasma.
Il progetto nasce da HEAT (Heat flux Engineering Analysis Toolkit), software open-source creato da Tom Looby di Commonwealth Fusion Systems. Questo tracciava le linee del campo magnetico dalla superficie dei componenti per verificare se intersecassero altre parti del tokamak, classificandole come protette. Tuttavia, il tracciamento in geometrie 3D complesse richiedeva fino a trenta minuti per simulazione, rallentando le analisi.
La partnership pubblico-privato che cambia le regole
La collaborazione tra CFS, il Dipartimento dell’Energia statunitense e i laboratori di Princeton e Oak Ridge ha permesso di sviluppare HEAT-ML. Il sistema utilizza una rete neurale profonda addestrata su circa mille simulazioni di SPARC, il tokamak in costruzione nel Massachusetts. Michael Churchill, coautore dello studio, evidenzia come “questo lavoro dimostri che un codice esistente può diventare un surrogato AI in grado di fornire risposte utili in tempi rapidissimi”.
Il sistema è stato progettato per una sezione critica di SPARC, dove il plasma più caldo incontra la parete. L’obiettivo di CFS è dimostrare entro il 2027 il guadagno energetico netto, cioè produrre più energia di quanta ne consumi. Al momento, HEAT-ML funziona solo su quella specifica sezione del tokamak, ma il team punta a generalizzare il calcolo delle maschere d’ombra per qualsiasi sistema di scarico.
Questa innovazione rappresenta un tassello chiave nella corsa alla fusione controllata, la reazione che alimenta il sole e le stelle e che potrebbe garantire energia quasi illimitata sulla Terra. Con il sostegno del Dipartimento dell’Energia e di CFS, la ricerca apre la strada a software capaci di rivoluzionare la progettazione dei futuri reattori e di consentire decisioni operative più intelligenti durante il loro funzionamento.
