La creación y el mantenimiento de reacciones de fusión, que esencialmente buscan recrear condiciones similares a las de las estrellas en la Tierra, representan uno de los desafíos científicos más intrigantes de la actualidad. Nathan Howard, doctor y científico principal en el Centro de Ciencias de Plasma y Fusión del MIT, se ha comprometido con esta causa, motivado por el potencial de la fusión como fuente de energía limpia.
Howard forma parte del grupo de Modelado Integrado de Experimentos de Fusión Magnética (MFE-IM) en el PSFC. Junto a su líder, Pablo Rodríguez-Fernández, utilizan simulaciones y aprendizaje automático para predecir el comportamiento del plasma dentro de dispositivos de fusión. La investigación de Howard se centra en prever el rendimiento de tecnologías o configuraciones antes de ser probadas en un entorno real de fusión, lo que permite tomar decisiones de diseño más informadas. Estos modelos se validan continuamente con datos de experimentos previos, asegurando así la realidad de sus simulaciones.
Simulaciones avanzadas y su impacto en la fusión
En un estudio reciente titulado «Predicción del rendimiento y la turbulencia en plasmas de fusión ITER a través de la predicción de perfiles girocinéticos no lineales», publicado en Nuclear Fusion, Howard explica cómo utilizó simulaciones de alta resolución para confirmar que el ITER (Reactor Experimental Termonuclear Internacional), uno de los mayores dispositivos de fusión en construcción en el sur de Francia, funcionará según lo previsto al ser activado.
Además, su investigación revela que una configuración de operación alternativa podría generar casi la misma cantidad de energía, pero con un menor consumo energético, lo que podría influir positivamente en la eficiencia de los dispositivos de fusión en general. En este sentido, el ITER, que se prevé produzca 500 megavatios de energía de fusión, se considera un proyecto ambicioso que podría cambiar el rumbo de la energía global.
Para verificar el escenario base del ITER, Howard utilizó CGYRO, un código informático desarrollado por sus colaboradores en General Atomics. CGYRO aplica un modelo complejo de física del plasma a un conjunto de condiciones de operación definidas. Aunque este proceso es intensivo en tiempo, genera simulaciones detalladas sobre cómo se comporta el plasma en diferentes ubicaciones dentro del dispositivo de fusión. Estas simulaciones exhaustivas se integran en el marco PORTALS, una colección de herramientas desarrolladas en el MIT por Rodríguez-Fernández.
El marco PORTALS utiliza aprendizaje automático para crear un modelo rápido, denominado ‘surrogado’, que puede imitar los resultados de las ejecuciones más complejas, pero de manera mucho más rápida. Este enfoque de predicción anticipada permite optimizar aún más el diseño del plasma en dispositivos como el ITER.
Una vez que los modelos surrogados fueron completamente entrenados, se utilizaron para explorar cómo diferentes combinaciones de entradas podrían afectar el rendimiento previsto del ITER. El uso de estos modelos no solo agiliza el proceso, sino que también permite obtener resultados detallados en menos tiempo, facilitando así la investigación y el desarrollo en el campo de la fusión.
Howard ha realizado un trabajo significativo al analizar una combinación específica de condiciones operativas que se prevé logren el escenario base. Estas condiciones incluyen el campo magnético, los métodos de control de la forma del plasma y el calentamiento externo aplicado, entre otros. Con 14 iteraciones de CGYRO, logró confirmar que la configuración actual puede alcanzar diez veces más energía de salida que la energía de entrada al plasma.
El progreso en este ámbito es notable, y Howard se muestra entusiasmado con la posibilidad de que los resultados de su modelado influencien la planificación de experimentos como el ITER. Este avance subraya la relevancia de la investigación en fusión, que podría representar un cambio de paradigma en la producción de energía, ofreciendo una alternativa limpia y sostenible para las futuras generaciones.
