Gli scienziati del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) hanno raggiunto un traguardo importante: un modello di AI è riuscito a prevedere con il 70% di accuratezza l’esito di un esperimento di fusione nucleare, superando in precisione anche i supercomputer tradizionali. Il test è avvenuto presso la National Ignition Facility (NIF), dove potenti fasci laser vengono concentrati su una capsula di combustibile composta da deuterio e trizio, con l’obiettivo di ottenere l’accensione e produrre più energia di quanta ne venga immessa.
Il risultato più sorprendente riguarda la capacità del modello di apprendere da un ampio ventaglio di fonti: dati sperimentali precedenti, simulazioni di fisica e conoscenze fornite dagli esperti. In questo modo, l’AI è stata in grado di prevedere correttamente l’esito positivo di un esperimento chiave, attribuendogli una probabilità del 74%. Una stima che si è rivelata esatta, confermando il potenziale del machine learning in un settore estremamente complesso.
La fusione nucleare, considerata da molti la fonte energetica del futuro, differisce dalla fissione utilizzata nelle attuali centrali: invece di spezzare nuclei pesanti, fonde nuclei leggeri liberando enormi quantità di energia. Secondo l’Agenzia internazionale per l’energia atomica, la fusione può produrre fino a quattro volte più energia per ogni chilogrammo di combustibile rispetto alla fissione e milioni di volte più di carbone o petrolio, senza generare scorie radioattive a lungo termine.
Il NIF, tuttavia, può effettuare soltanto poche decine di esperimenti di accensione all’anno, il che rende fondamentale ottimizzare ogni tentativo. Le simulazioni classiche spesso richiedono lunghe fasi di aggiustamento manuale e non riescono a tenere conto di tutte le variabili. L’AI sviluppata al LLNL ha invece mostrato di poter anticipare le imperfezioni reali degli esperimenti, permettendo agli scienziati di valutare l’efficacia di un progetto prima ancora di realizzarlo. Come spiegato dalla ricercatrice Kelli D. Humbird, questo approccio fornisce uno strumento predittivo che replica in maniera fedele le condizioni sperimentali.
Il legame tra AI e fusione nucleare non si limita a questa prova. Già all’inizio del mese, il laboratorio aveva iniziato a impiegare agenti intelligenti su due dei supercomputer più potenti al mondo per accelerare la progettazione dei target usati negli esperimenti di confinamento inerziale. L’obiettivo è ridurre i tempi e i costi di progettazione, aumentando al tempo stesso la probabilità di successo.
L’esperimento del dicembre 2022, quando il NIF annunciò il primo guadagno netto di energia da fusione, rappresenta il punto di svolta che ha spinto a integrare sempre di più l’intelligenza artificiale nel processo.
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