La ricerca sulla fusione nucleare rappresenta una delle sfide più complesse e affascinanti del nostro tempo, e tra i paesi più attivi inquesto senso, ci sono sicuramente gli Stati Uniti. Presso il Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), gli scienziati hanno compiuto un passo da gigante, introducendo un collaboratore instancabile e incredibilmente intelligente nel team: un sistema di intelligenza artificiale. Potremmo definirlo come un vero e proprio cambio di paradigma nel modo in cui vengono progettati gli esperimenti di fusione a confinamento inerziale (ICF), importanti sia per il futuro energetico sia per la sicurezza nazionale. Il cuore di questa trasformazione è il progetto MADA (Multi-Agent Design Assistant), un sistema avanzato che sfrutta la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) integrandoli con i più sofisticati strumenti di simulazione.
Per mettere alla prova le capacità di MADA, i ricercatori non si sono accontentati di un computer qualsiasi. Hanno scelto di scatenare la potenza di calcolo di El Capitan, attualmente il supercomputer più veloce al mondo, e del suo "fratello minore" Tuolumne. L'approccio è tanto geniale quanto efficace: un ricercatore umano può ora disegnare a mano un diagramma della capsula di combustibile e descrivere a parole l'obiettivo dell'esperimento.
L'AI interpreta queste informazioni e, in autonomia, genera migliaia di simulazioni dettagliate per il codice multifisico 3D del laboratorio, noto come MARBL. Questo processo, che prima richiedeva giorni o addirittura settimane di meticolosa programmazione manuale da parte di un esperto, ora può essere avviato con una semplice conversazione con l'agente AI.
Il sistema MADA si compone di agenti AI specializzati. L'Inverse Design Agent (IDA) si occupa di tradurre gli schizzi e le richieste in un linguaggio comprensibile per le macchine, creando i file di input per le simulazioni. Successivamente, il Job Management Agent (JMA) entra in scena per gestire l'enorme carico di lavoro, pianificando ed eseguendo le migliaia di simulazioni sui supercomputer del LLNL. Questo ciclo continuo e automatizzato permette di esplorare un numero di variazioni di progetto prima impensabile.
Invece di testare tre o quattro concetti di design alla volta, i ricercatori possono ora analizzarne centinaia, se non migliaia, in parallelo. I dati raccolti da queste simulazioni alimentano un altro modello di machine learning, chiamato PROFESSOR, che fornisce un feedback quasi istantaneo ai progettisti, accelerando ulteriormente il processo di ottimizzazione. Questo progresso arriva in un momento cruciale, dopo che il National Ignition Facility (NIF) del LLNL ha raggiunto per la prima volta l'ignizione nel 2022, un passo storico che ha aperto nuove prospettive per le applicazioni legate alla sicurezza nazionale e alla produzione di energia.
The Next Lord of the Rings Movie Has a 'Great' Script, Warner Bros. CEO David Zaslav Says, With Shooting Set for Next Year