Un nuevo proyecto colaborativo del CIEMAT con IBM lleva la inteligencia artificial al estudio de la fusión nuclear. Su objetivo será la mejora en la capacidad de análisis de datos y acelerar los hallazgos científicos en el reactor experimental TJ-II en Madrid.
El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) junto con IBM integrarán tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) generativa en los experimentos de fusión nuclear.
Para ello, el Laboratorio Nacional de Fusión de la institución pública cuenta con el TJ-II, un reactor experimental diseñado para estudiar los principios físicos de la fusión nuclear y mejorar los parámetros en entornos controlados.
En funcionamiento desde 1998, su configuración permite explorar la dinámica del plasma con un alto grado de precisión, y en colaboración con la IA, permitirá revolucionar la forma en que se procesan los datos de los experimentos en el TJ-II.
El uso de esta tecnología “nos permitirá disponer a corto plazo de un asistente virtual de apoyo durante la operación del TJ-II que nos ayude, por ejemplo, a conseguir plasmas de confinamiento mejorado, buscar configuraciones experimentales efectivas o para obtener informes de operación al final del día”, explica Augusto Pereira, responsable del proyecto.
Watsonx es el porfolio de productos de IBM para acelerar el impacto de la IA generativa y se está utilizando para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes, la clasificación de datos experimentales y la generación de modelos predictivos.
Entre los avances logrados destacan el desarrollo de modelos de nube híbrida que permiten la conectividad entre los sistemas del TJ-II y los servicios de IBM, además de la capacidad de generar imágenes sintéticas a partir de la observación de plasma.
En la práctica, esto supone decirle a la IA generativa cómo puede crear de forma predictiva y precisa señales sintéticas características de la fusión nuclear.
En este sentido, los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) con datos de fusión nuclear, permitirán la generación de hipótesis científicas más precisas y la validación de modelos teóricos con mayor rapidez.
El propósito es la creación de una plataforma que aproveche todas las capacidades de la IA como el análisis avanzado y la creación de recomendaciones mediante preguntas interactivas y modelos de autoaprendizaje.
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