El software de fusión predice una inestabilidad 200 ms antes

En la Instalación Nacional de Fusión DIII-D, en San Diego, los seis sistemas de microondas que calientan un plasma de fusión fueron ajustados por software en lugar de por un operador humano. En una de las cinco pruebas en vivo, PACMAN predijo una inestabilidad destructiva de tipo tearing 200 milisegundos antes de que pudiera formarse y modificó la configuración del reactor con la suficiente antelación para evitar por completo la perturbación. Los controladores convencionales detectan estas disrupciones solo después de que han comenzado.

PACMAN —abreviatura de predicción y control mediante aprendizaje automático— funciona a través de cuatro estaciones secuenciales. Primero recopila lecturas de temperatura, densidad y campos magnéticos, filtra los errores de medición y empaqueta los datos limpios. Después, los modelos de aprendizaje automático predicen el comportamiento inmediato del combustible. Los controladores convierten esas predicciones en órdenes para el hardware, como activar un haz de calentamiento, mientras una etapa final resuelve los conflictos, aplica estrictos límites de seguridad del equipo y dirige las señales al reactor.

La plataforma también abordó un problema de optimización que hasta entonces no contaba con una única fórmula operativa. Coordinó los seis girotrones, modificando simultáneamente los ángulos de sus espejos y la potencia de salida de sus haces. En otras pruebas, un modelo de aprendizaje por refuerzo asumió el control total de los sistemas de calentamiento, mientras PACMAN pronosticaba repentinos estallidos de energía en el borde del combustible. El sistema suele completar su trabajo en unos 20 milisegundos y volver a ejecutarlo una y otra vez.

En términos prácticos, esto proporciona a los investigadores de fusión un ciclo de control lo bastante rápido para fenómenos que se desarrollan en milésimas de segundo. Las simulaciones tradicionales pueden tardar días o meses, demasiado para experimentos que duran solo unos minutos; los modelos de aprendizaje automático generan predicciones en fracciones de segundo. La estructura modular de PACMAN también permite a los investigadores sustituir un algoritmo en cuestión de días sin reconstruir el software que lo rodea, lo que podría acelerar el trabajo en otras instalaciones de tokamaks.

El sistema no es un reactor autónomo. Los físicos siguen fijando los objetivos experimentales, ajustando los parámetros entre las descargas y utilizando límites programados para evitar daños en el equipo. Sus creadores afirman que el sistema podría trasladarse a otros tokamaks y servir como estándar de control adaptable para futuros diseños comerciales de fusión, pero estos resultados siguen siendo pruebas experimentales en vivo, no un despliegue comercial.