Investigadores de UC Davis y Lawrence Berkeley National Laboratory han logrado un avance significativo en el diseño de reactores de fusión nuclear mediante una disciplina emergente conocida como fusión impulsada por materiales. Este enfoque se centra en diseñar los propios materiales que componen los reactores, con el objetivo de maximizar la eficiencia de la reacción y reducir las temperaturas a las que la fusión puede producirse de forma confiable, una estrategia distinta de los enfoques dominantes de confinamiento magnético en tokamaks y stellarators o del confinamiento inercial mediante láseres de alta energía, ambos orientados a llevar las condiciones del plasma al extremo en lugar de alterar el entorno de reacción a nivel del material.

"Instead of designing materials just to survive the harsh conditions of fusion, researchers might be able to design materials that boost the reaction in specific conditions, similar to the way catalysts speed up chemical processes," explicó un comunicado de prensa de Berkeley Lab.

En un artículo publicado este mes en la revista Nature Communications, el equipo detalla cómo láminas metálicas compuestas de titanio y paladio pueden facilitar reacciones de fusión nuclear de deuterio-deuterio a frecuencias considerablemente mayores y a temperaturas más bajas de lo que suele ser posible. Este hallazgo tiene gran relevancia: los niveles de calor extremo que exigen los experimentos de fusión actuales requieren enormes aportes de energía, lo que deja a la mayoría de las reacciones de fusión en saldo energético negativo. Esas mismas temperaturas también ejercen una tensión severa sobre los materiales dentro del reactor. En conjunto, estos obstáculos se cuentan entre las barreras más formidables para comercializar la energía de fusión, un objetivo que ha atraído miles de millones en inversión pública y privada en todo el mundo, incluido el programa de ciencias de la energía de fusión del U.S. Department of Energy y empresas respaldadas por capital de riesgo que buscan diseños de reactores compactos.

"It gives you a new knob to turn that you didn't have before," dijo Arun Persaud, quien dirige el grupo de Fusion Science & Ion Beam Technology dentro de la división Accelerator Technology & Applied Physics (ATAP) de Berkeley Lab. "If we understand this effect better, it opens the door to engineering new materials that would affect the fusion rate under certain conditions. Someday future progress might enable more compact and efficient neutron generators, which have all kinds of applications, like cargo screening, planetary science, and medical therapy and imaging."

Más allá del descubrimiento en sí, se espera que la investigación impulse nuevos estudios en todo el campo de la fusión impulsada por materiales. El trabajo también llega en un momento de creciente escrutinio sobre el papel del paladio en la ciencia nuclear: la capacidad del paladio para absorber deuterio ha sido estudiada durante décadas y, aunque afirmaciones anteriores sobre reacciones nucleares de baja energía resultaron muy controvertidas, los resultados de Berkeley y UC Davis representan una demostración revisada por pares y medida con instrumentos de tasas de fusión mejoradas usando láminas metálicas basadas en paladio en condiciones de laboratorio controladas.

La inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más destacado en la aceleración de este tipo de investigación. Los modelos de lenguaje de gran tamaño se están utilizando ahora para filtrar y modelar rápidamente materiales candidatos, una tarea que de otro modo sería como buscar una aguja en un pajar.

En Ames National Laboratory, en Ames, Iowa, los científicos están desarrollando una herramienta de IA llamada DuctGPT específicamente para este propósito. El sistema combina modelado de lenguaje de gran tamaño con modelado basado en física para identificar materiales capaces de soportar las condiciones extremas dentro de un reactor de fusión. Hallazgos como los de Berkeley Lab podrían incorporarse directamente al sistema de Ames, y cada nuevo conjunto de datos y modelo ayudaría a refinar la herramienta y a hacer la investigación posterior más eficiente.

Esta intersección entre IA e investigación en fusión tiene una implicación más amplia: la inteligencia artificial podría, potencialmente, ayudar a resolver la misma crisis energética que está intensificando. Aunque la trayectoria exacta de la demanda energética relacionada con la IA sigue siendo incierta, los niveles actuales de consumo ya representan una amenaza creíble para la seguridad energética global. Satisfacer las necesidades de energía de la expansión de la IA sin socavar los objetivos climáticos ni otras prioridades energéticas en competencia exigirá grandes saltos tecnológicos, tanto en la forma en que producimos energía como en la forma en que la IA la consume.

"There's no way to get there without a breakthrough," dijo Sam Altman, CEO de OpenAI, durante la reunión anual del World Economic Forum en Davos en 2024. "It motivates us to go invest more in fusion."

Cada vez más, esa inversión se está orientando a herramientas impulsadas por IA para abordar los desafíos energéticos de la era de la IA. Sistemas como DuctGPT podrían representar una de las vías más prometedoras para innovar y salir de un dilema energético creciente.

By Haley Zaremba for Oilprice.com