La fusione nucleare controllata rappresenta una delle sfide tecnologiche più ambiziose del nostro tempo, ma un problema apparentemente banale rischia di comprometterne l'applicazione commerciale: cosa succede quando i sensori che monitorano il plasma si guastano? Un team internazionale di ricercatori guidato da Azarakhsh Jalalvand della Princeton University ha sviluppato una soluzione rivoluzionaria che utilizza l'intelligenza artificiale per "immaginare" i dati mancanti, aprendo la strada a reattori più compatti ed economici. La tecnologia, battezzata Diag2Diag, funziona come un sistema di ricostruzione digitale che analizza le informazioni disponibili da altri sensori per generare dati sintetici incredibilmente precisi.
Quando l'intelligenza artificiale diventa detective del plasma
Per comprendere il funzionamento di questa innovazione, gli scienziati propongono un'analogia cinematografica efficace. Immaginate di guardare il vostro film preferito quando improvvisamente l'audio scompare: rimangono solo le immagini. Un'intelligenza artificiale potrebbe analizzare ogni fotogramma del video e ricostruire automaticamente l'audio basandosi esclusivamente sulle immagini, leggendo il movimento delle labbra degli attori e rilevando ogni volta che un piede tocca il suolo.
Questo stesso principio viene applicato al plasma, il combustibile della fusione nucleare. "Abbiamo trovato un modo per prendere i dati da una serie di sensori in un sistema e generare una versione sintetica dei dati per un diverso tipo di sensore in quello stesso sistema", spiega Jalalvand, autore principale dello studio pubblicato su Nature Communications. I dati sintetici prodotti si allineano perfettamente con quelli reali e offrono dettagli superiori rispetto a quelli che un sensore fisico potrebbe fornire.
Il problema della diagnostica Thomson: veloce ma non abbastanza
La ricerca nasce dalla necessità di risolvere limitazioni concrete nei sistemi di fusione attuali. Nei reattori tokamak, le macchine a forma di ciambella che confinano il plasma tramite campi magnetici, esistono diverse tecniche diagnostiche per misurare le caratteristiche del plasma. Una delle più importanti è la dispersione Thomson, che misura la temperatura degli elettroni e la loro densità in frazioni di secondo.
Tuttavia, anche questa tecnica velocissima non riesce a fornire dettagli sufficienti per rilevare le instabilità del plasma che evolvono rapidamente, cambiamenti improvvisi che possono compromettere la produzione affidabile di energia. Inoltre, le altre diagnostiche non riescono a effettuare misurazioni al margine del plasma, nell'area chiamata "piedistallo", che rappresenta la parte più critica da monitorare per ottimizzare le prestazioni.
Verso reattori commerciali più semplici ed economici
La collaborazione internazionale che ha prodotto questi risultati comprende ricercatori di Princeton University, del Princeton Plasma Physics Laboratory del Dipartimento dell'Energia americano, della Chung-Ang University, della Columbia University e della Seoul National University. Tutti i dati utilizzati per sviluppare l'intelligenza artificiale provengono da esperimenti condotti presso la DIII-D National Fusion Facility.
L'importanza di questa innovazione va ben oltre la risoluzione di problemi tecnici immediati. Come sottolinea SangKyeun Kim, scienziato del team di ricerca: "I tokamak sperimentali di oggi hanno molte diagnostiche, ma i futuri sistemi commerciali dovranno probabilmente averne molte meno". Questa riduzione renderà i reattori a fusione più compatti, minimizzando i componenti non direttamente coinvolti nella produzione di energia.
Nuove conferme per la teoria delle isole magnetiche
Oltre alle applicazioni pratiche, Diag2Diag ha fornito evidenze inedite per una teoria fondamentale nel controllo del plasma. I ricercatori hanno utilizzato l'IA per studiare come funzionano le perturbazioni magnetiche risonanti (RMP), piccole modifiche ai campi magnetici che tengono confinato il plasma nel tokamak. Queste perturbazioni rappresentano un metodo promettente per controllare i modi localizzati al margine (ELM), potenti esplosioni di energia che possono danneggiare gravemente le pareti interne del reattore.
La teoria suggerisce che le RMP creino "isole magnetiche" al margine del plasma, causando un appiattimento uniforme di temperatura e densità. "A causa delle limitazioni della diagnostica Thomson, normalmente non possiamo osservare questo appiattimento", spiega Qiming Hu del PPPL. "Diag2Diag ha fornito molti più dettagli su come questo accade e come evolve", supportando così la teoria delle isole magnetiche per la soppressione degli ELM.
Applicazioni oltre la fusione nucleare
Le potenzialità di questa tecnologia si estendono ben oltre i reattori a fusione. Secondo Jalalvand, Diag2Diag potrebbe trovare applicazioni in sistemi spaziali e nella chirurgia robotica, migliorando i dettagli disponibili e recuperando dati da sensori malfunzionanti o degradati, garantendo affidabilità in ambienti critici. Il team sta già lavorando per espandere l'ambito di applicazione dell'intelligenza artificiale, con diversi ricercatori che hanno espresso interesse a sperimentare la tecnologia.
Egemen Kolemen, investigatore principale della ricerca, sottolinea che "Diag2Diag potrebbe essere applicato ad altre diagnostiche della fusione ed è ampiamente applicabile ad altri campi dove i dati diagnostici sono mancanti o limitati". Questa versatilità rappresenta un passo significativo verso sistemi di controllo più robusti e meno costosi, avvicinando la fusione nucleare all'obiettivo di diventare una fonte energetica commercialmente viable e affidabile 24 ore su 24.