Conclusiones clave
- Los investigadores están utilizando la IA para avanzar en la investigación de la fusión.
- Una empresa está utilizando la IA de Google para controlar sus experimentos de fusión.
- La IA también impulsa los avances en medicina, incluida la detección del cáncer.
La energía de fusión práctica puede estar cada vez más cerca de la realidad gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), dicen los expertos.
Una empresa estadounidense afirma que está acelerando el camino hacia la energía de fusión mediante el uso del aprendizaje automático. TAE Technologies ha reducido las tareas informáticas que antes tomaban meses a solo unas pocas horas usando IA. Es una de las muchas empresas que utilizan IA para ayudar con la investigación.
"Lo que aún no sabemos sobre la fusión, por ejemplo, cómo alcanzar y mantener condiciones de fusión estables, se esconde en los datos", Diogo Ferreira, profesor de Sistemas de Información en la Universidad de Lisboa en Portugal, que estudia la aplicación de la IA en la investigación de la fusión, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
"Recuerde que una máquina de fusión es un experimento científico complejo, pero una cosa es segura: todas estas máquinas tienen docenas, si no cientos, de sistemas de diagnóstico adjuntos", añadió. "Esto significa que un solo experimento, que dura solo unos segundos, puede generar una cantidad de datos del orden de 10 a 100 gigabytes".
Poder estelar
La fusión práctica es una forma de generación de energía que crea electricidad utilizando el calor de las reacciones de fusión nuclear. Es el mismo tipo de reacción que alimenta las estrellas.
Después de décadas de progreso lento, la investigación sobre fusión se está calentando. Los científicos anunciaron recientemente que habían generado el pulso de energía sostenida más alto jamás creado mediante la fusión de átomos, más del doble de su propio récord de experimentos realizados en 1997.
TAE Systems espera que la IA pueda ayudar a superar las barreras técnicas. La compañía usa un cilindro de fusión de 100 pies de largo, llamado Norman, para experimentos. La IA de Google se está utilizando para filtrar las enormes cantidades de datos generados durante la investigación.
"Con nuestra asistencia en el uso de la optimización de máquinas y la ciencia de datos, TAE logró sus principales objetivos para Norman, lo que nos acerca un paso más al objetivo de la fusión de equilibrio", escribió Ted B altz, ingeniero de software sénior de Google Research. en el sitio web de la empresa. "La máquina mantiene un plasma estable a 30 millones de Kelvin durante 30 milisegundos, que es el alcance de la energía disponible para sus sistemas. Han completado un diseño para una máquina aún más poderosa, que esperan que demuestre las condiciones necesarias para una fusión de equilibrio antes el final de la década."
El aprendizaje automático es necesario para analizar experimentos y descubrir las tendencias que gobiernan el comportamiento de los plasmas de fusión, dijo Ferreira. Además, los investigadores necesitan enfoques sofisticados para experimentar el control más allá de las alarmas y activadores codificados que emplean actualmente.
"Actualmente, usamos sistemas de control primitivos que frenan a la primera señal de problemas", dijo Ferreira. "Necesitamos técnicas de inteligencia artificial que nos lleven de manera segura a través de las complejidades de operar una máquina de fusión de manera confiable para generar una salida neta de energía".
AI al rescate
La investigación médica es otra área en la que se utiliza la IA. La IA es un complemento útil para el trabajo de los científicos humanos porque las máquinas y los humanos son buenos en diferentes tareas necesarias en la investigación, dijo a Lifewire por correo electrónico Sungwon Lim, director ejecutivo de Imprimed Inc., una herramienta predictiva de detección del cáncer basada en IA.
"Donde los humanos pueden encontrar soluciones e innovaciones creativas, las máquinas pueden analizar cantidades masivas de datos de forma rápida y precisa", dijo. "La IA también puede realizar el tipo de tareas tediosas y repetitivas que pueden hacer que los investigadores humanos se cansen y cometan errores. Esto convierte a la IA en una herramienta ideal para la investigación en la que los patrones se deben encontrar rápidamente en conjuntos de datos muy grandes".
Un estudio reciente realizado por investigadores de la Universidad de Illinois publicado en el Journal of Critical Reviews in Oncology mostró que el aprendizaje automático actualmente rivaliza y, en algunos casos, supera a los médicos capacitados en el diagnóstico y la predicción de resultados en el cáncer de vejiga.
"El papel fundamental de la IA en el diagnóstico temprano del cáncer no se puede subestimar porque cada año millones de casos de cáncer quedan sin diagnosticar hasta las últimas etapas de la enfermedad, donde las opciones terapéuticas se vuelven extremadamente limitadas o inexistentes", Soheila Borhani, una del autor del artículo le dijo a Lifewire en un correo electrónico.
