Un equipo de laboratorios estadounidenses y la empresa Great Sky probó un chip superconductor capaz de procesar datos de un reactor experimental de fusión a un ritmo de un millón de muestras por segundo. El resultado fue anunciado este lunes 19 de octubre por Brookhaven National Laboratory. La demostración apunta a mejorar la velocidad con la que se detectan cambios en el plasma, uno de los problemas que deben resolver los dispositivos de fusión antes de aspirar a producir electricidad de forma comercial.
La colaboración reunió a Brookhaven, Princeton Plasma Physics Laboratory, la instalación nacional de fusión DIII-D y Great Sky. Los investigadores realizaron tres pruebas relacionadas con el control de un tokamak, el tipo de máquina que utiliza campos magnéticos para mantener confinado un plasma a temperaturas muy elevadas. El anuncio describe un avance en el procesamiento de información: no informa que el chip haya controlado por sí solo una descarga experimental ni que se haya alcanzado una nueva marca de generación de energía.
En dos de los ensayos, el dispositivo recibió datos previamente recogidos en DIII-D, una instalación del Departamento de Energía de Estados Unidos operada por General Atomics en San Diego, California. Las tareas consistieron en clasificar anomalías y predecir disrupciones del plasma mediante algoritmos aportados por el área de inteligencia artificial de Brookhaven. El laboratorio señaló que el chip pudo seguir el ritmo de adquisición de los datos, que llegaba al millón de muestras por segundo.
La tercera prueba utilizó información simulada, generada con TORAX, un simulador de tokamaks desarrollado por el equipo de fusión de Google DeepMind. En ese caso, el chip debía anticipar el inicio de las llamadas inestabilidades de diente de sierra. Se trata de otra tarea vinculada con fenómenos que evolucionan rápidamente dentro del plasma. Los responsables presentaron el resultado como una demostración de viabilidad para incorporar este hardware a sistemas de seguimiento y control en tiempo real, todavía pendientes de su integración experimental.
La diferencia tecnológica está en el propio circuito. En lugar de limitarse a ejecutar una red neuronal mediante un procesador convencional de silicio, el diseño utiliza circuitería superconductora para reproducir aspectos del funcionamiento de esas redes. Great Sky fabricó el dispositivo empleado en la demostración, que la compañía identifica como su chip más grande hasta ahora. Brookhaven aportó algoritmos y capacidades de investigación en inteligencia artificial dentro de una colaboración entre instituciones públicas y una empresa privada.
La velocidad importa porque confinar plasma requiere combinar mediciones, algoritmos y mecanismos de control que puedan responder a su evolución. Si la información se procesa demasiado tarde, pierde utilidad para actuar sobre el comportamiento del sistema. Las pruebas anunciadas buscan abordar esa necesidad de respuesta rápida. Sin embargo, procesar registros de un experimento y señales de un simulador no equivale a demostrar todos los pasos de un control automático funcionando sobre una máquina real.
El director de DIII-D, Richard Buttery, indicó que la instalación se prepara para integrar el chip y explorar su impacto sobre los diagnósticos y el control durante una próxima campaña experimental. Esa etapa permitirá estudiar su comportamiento en condiciones de operación y obtener información útil para otros proyectos de fusión. Por ahora, el equipo está trabajando en un artículo científico que detalle los resultados, según el comunicado de Brookhaven; no se presenta una publicación revisada por pares ya disponible.
El siguiente paso anunciado es demostrar en Brookhaven, a comienzos de 2027, una nueva generación del chip con una red neuronal diez veces más grande. Después, los investigadores prevén desplegarlo en DIII-D durante ese mismo año. Son objetivos de desarrollo y no prestaciones ya verificadas. La prueba comunicada este lunes deja establecido un resultado más acotado: un nuevo hardware pudo analizar datos experimentales y simulados relevantes para la fusión a velocidades que justifican avanzar hacia su evaluación en el reactor.
