I ricercatori della UC Davis e del Lawrence Berkeley National Laboratory hanno ottenuto un significativo avanzamento nella progettazione di reattori a fusione nucleare grazie a una disciplina emergente nota come fusione guidata dai materiali. Questo approccio si concentra sulla progettazione dei materiali stessi che compongono i reattori, con l'obiettivo di massimizzare l'efficienza della reazione e abbassare le temperature alle quali la fusione può avvenire in modo affidabile — una strategia distinta rispetto agli approcci dominanti del confinamento magnetico nei tokamak e negli stellarator o del confinamento inerziale tramite laser ad alta energia, i quali mirano entrambi a spingere le condizioni del plasma agli estremi anziché alterare l'ambiente di reazione a livello materiale.

"Invece di progettare materiali solo per sopravvivere alle dure condizioni della fusione, i ricercatori potrebbero essere in grado di progettare materiali che potenziano la reazione in condizioni specifiche, in modo simile a come i catalizzatori accelerano i processi chimici", ha spiegato un comunicato stampa del Berkeley Lab.

In un articolo pubblicato questo mese sulla rivista Nature Communications, il team descrive in che modo i fogli metallici composti di titanio e palladio possano facilitare le reazioni di fusione nucleare deuterio–deuterio con frequenze considerevolmente maggiori e a temperature più basse rispetto a quanto sia convenzionalmente raggiungibile. Questa scoperta riveste un'importanza sostanziale: i livelli di calore estremo richiesti dagli esperimenti di fusione attuali necessitano di ingenti input energetici, rendendo la maggior parte delle reazioni di fusione negative in termini di bilancio energetico. Quelle stesse temperature impongono anche uno stress severo sui materiali all'interno del reattore. Insieme, questi ostacoli rappresentano alcune delle barriere più formidabili alla commercializzazione dell'energia da fusione — un obiettivo che ha attratto miliardi di investimenti pubblici e privati in tutto il mondo, inclusi quelli del programma di scienze dell'energia da fusione del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e di aziende finanziate da venture capital che sviluppano progetti di reattori compatti.

"Ti dà una nuova manopola da regolare che non avevi prima", ha affermato Arun Persaud, che guida il gruppo Fusion Science & Ion Beam Technology all'interno della divisione Accelerator Technology & Applied Physics (ATAP) del Berkeley Lab. "Se comprendiamo meglio questo effetto, si apre la porta alla progettazione di nuovi materiali in grado di influenzare il tasso di fusione in determinate condizioni. In futuro, i progressi potrebbero consentire generatori di neutroni più compatti ed efficienti, che hanno molteplici applicazioni, come lo screening di merci, la scienza planetaria e la terapia e diagnostica medica."

Oltre alla scoperta in sé, la ricerca si prevede catalizzi ulteriori indagini nell'ambito della fusione guidata dai materiali. Il lavoro arriva anche in un momento di crescente scrutinio sul ruolo del palladio nella scienza nucleare: la capacità del palladio di assorbire deuterio viene studiata da decenni e, sebbene le affermazioni precedenti sulle reazioni nucleari a bassa energia si fossero rivelate altamente controverse, i risultati Berkeley–UC Davis rappresentano una dimostrazione sottoposta a peer-review e misurata strumentalmente dell'incremento dei tassi di fusione mediante l'uso di fogli metallici a base di palladio in condizioni di laboratorio controllate.

L'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo sempre più prominente nell'accelerare questo tipo di ricerca. I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono ormai impiegati per selezionare e modellare rapidamente i materiali candidati — un compito che altrimenti somiglierebbe alla ricerca di un ago in un pagliaio.

Presso l'Ames National Laboratory ad Ames, in Iowa, gli scienziati stanno sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale chiamato DuctGPT specificamente per questo scopo. Il sistema combina la modellazione linguistica su larga scala con la modellazione basata sulla fisica per identificare i materiali in grado di resistere alle condizioni estreme all'interno di un reattore a fusione. Risultati come quelli del Berkeley Lab potrebbero essere integrati direttamente nel sistema di Ames, con ogni nuovo set di dati e modello che contribuisce a perfezionare lo strumento e a rendere la ricerca successiva più efficiente.

Questa intersezione tra intelligenza artificiale e ricerca sulla fusione porta con sé un'implicazione più ampia: l'intelligenza artificiale potrebbe potenzialmente contribuire a risolvere la stessa crisi energetica che sta intensificando. Sebbene la traiettoria esatta della domanda energetica legata all'IA rimanga incerta, i livelli di consumo attuali costituiscono già una minaccia credibile per la sicurezza energetica globale. Soddisfare il fabbisogno energetico dell'espansione dell'IA senza compromettere gli obiettivi climatici o altre priorità energetiche concorrenti richiederà balzi tecnologici significativi — sia nel modo in cui l'energia viene prodotta, sia in come i sistemi di IA la consumano.

"Non c'è modo di arrivarci senza una svolta", ha dichiarato Sam Altman, CEO di OpenAI, durante la riunione annuale del Forum Economico Mondiale a Davos nel 2024. "Ci motiva a investire di più nella fusione."

Sempre più spesso, tale investimento si sta indirizzando verso strumenti basati sull'IA per affrontare le sfide energetiche dell'era dell'intelligenza artificiale. Sistemi come DuctGPT potrebbero rappresentare una delle vie più promettenti per innovare la via d'uscita da un dilemma energetico in crescita.

Di Haley Zaremba per Oilprice.com