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El Laboratorio Nacional de Fusi¨®n del CIEMAT abraza la IA generativa

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8 jul. 20254 minutos
Tecnolog¨ªas emergentesIA generativaAdministraciones p¨²blicas

Avanzar en la investigaci¨®n de la fusi¨®n nuclear es el objetivo de un proyecto emprendido por el laboratorio, enmarcado dentro del consorcio europeo EUROFusion y que llevar¨¢ a cabo con la colaboraci¨®n de IBM y Aggity, socio de la anterior.

IBM
Cr¨¦ditos: IBM.

El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) está llevando a cabo una iniciativa junto a IBM y Aggity para integrar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) generativa en los experimentos de fusión nuclear llevados a cabo en su Laboratorio Nacional de Fusión (LNF) ubicado en Madrid. El proyecto se enmarca dentro del consorcio europeo EUROFusion y su foco principal es el dispositivo experimental TJ-II.

El CIEMAT desarrolla tecnologías energéticas avanzadas en España y lidera investigaciones en el ámbito de la fusión nuclear como parte de EUROFusion, que agrupa a los principales centros de investigación europeos en este campo. Es dentro de estas investigaciones donde el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT opera el TJ-II, un stellarator de tipo heliac diseñado para estudiar los principios físicos de la fusión nuclear y optimizar los parámetros de los plasmas de fusión en entornos controlados. En funcionamiento desde 1998, el TJ-II tiene una configuración magnética compleja que permite explorar la dinámica del plasma con un alto grado de precisión y contribuye al proyecto ITER, dispositivo de fusión termonuclear experimental internacional.

Ahora, gracias a la integración de tecnologías de IA generativa como Watsonx, que es como IBM denomina a su porfolio de productos para acelerar el impacto de esta tecnología, podrá, según el comunicado lanzado por la institución, “revolucionar la forma en que se procesan los datos de los experimentos en el TJ-II, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos y ayudando a identificar patrones ocultos que podrían ser esenciales para el avance de la investigación en fusión al añadir una capacidad de observación y análisis superior a la del ojo humano”.

“Estamos conectando bases de datos muy específicas de parámetros del plasma, con aplicaciones predictivas de machine learning, para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes a través de grandes modelos de lenguaje (LLM) de forma generativa. Esto nos permitirá a corto plazo disponer de un asistente virtual de apoyo durante la operación del TJ-II que nos ayude, por ejemplo, como un sistema recomendador para conseguir plasmas de confinamiento mejorado, buscar configuraciones experimentales efectivas anteriores del dispositivo o simplemente para obtener informes de operación al final del día a partir de los experimentos realizados en cada sesión”, explica en el escrito Augusto Pereira, responsable del proyecto de IA en el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT.

Avances logrados

Entre los avances logrados, el CIEMAT destaca el desarrollo de modelos de nube híbrida (al permitir la conectividad flexible entre los sistemas del TJ-II y los servicios de IBM para el procesamiento de datos); disponer de bases de datos vectoriales especializadas (que facilitan el almacenamiento y la recuperación eficiente de datos experimentales); y el entrenamiento de modelos de lenguaje especializado (adaptados para trabajar con los datos únicos generados por el dispositivo TJ-II, con el objetivo de validar científicamente los resultados obtenidos mediante IA generativa).

Desde IBM recuerdan que la colaboración con el LNF “no es solo tecnológica, sino también científica, pues muchos de los casos de uso que se integrarán en la plataforma colaborativa de investigación requieren de la exploración previa y validación de algoritmos muy complejos, utilizando datos muy específicos de ingeniería nuclear”. Aseguran que dicha colaboración científica ya está dando sus frutos, como el trabajo desarrollado para poder generar señales e imágenes sintéticas de forma precisa, a partir de la observación de plasmas de fusión. Lo que, en la práctica, supone decirle a la IA generativa como puede ‘generar’ de forma predictiva y precisa señales e imágenes sintéticas muy características de la fusión nuclear.