Fusione Nucleare: l’IA “europea” abbatte i tempi di calcolo da giorni a secondi. Il sogno dell’energia infinita si avvicina?

La fusione nucleare è un po’ come l’orizzonte: per decenni è sembrata allontanarsi ogni volta che cercavamo di raggiungerla. Tuttavia, un recente sviluppo tecnologico frutto della collaborazione tra ricercatori britannici e austriaci potrebbe averci fornito, se non le scarpe per correre più veloci, almeno una mappa infinitamente più rapida da consultare.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale, denominato GyroSwin, sta promettendo di rivoluzionare il modo in cui simuliamo il comportamento del plasma all’interno dei reattori a fusione, trasformando calcoli che richiedevano giorni sui supercomputer più potenti del mondo in operazioni da pochi secondi.La notizia è talmente promettente che è stata riportata anche da The Times.  

Il dilemma della “Stella in barattolo”

Sulla carta, la fusione è affascinante nella sua semplicità: si prendono dei nuclei atomici, li si fonde insieme e si ottiene un’enorme quantità di energia, esattamente come avviene nelle stelle. Il risultato sarebbe elettricità senza emissioni di carbonio, senza le scorie radioattive a lunga vita della fissione e senza il rischio di reazioni a catena incontrollate.

La pratica, però, è un incubo ingegneristico. Per ottenere la fusione, bisogna riscaldare il plasma a circa 100 milioni di gradi Celsius e mantenerlo stabile abbastanza a lungo. Poiché nessun contenitore solido può resistere a tali temperature, si utilizzano potenti campi magnetici in dispositivi a forma di ciambella noti come tokamak.

Il problema è che il plasma è “inquieto”. Si increspa, si torce e diventa turbolento, permettendo al calore di fuggire. Se scappa troppa energia, la reazione si spegne. Prevedere queste turbolenze richiede simulazioni complesse che tracciano il movimento del plasma attraverso cinque dimensioni. Fino ad oggi, una singola simulazione dettagliata poteva bloccare un supercomputer per giorni.

Schema strutturale di un tokamak come l’Iter fonte ITER

La svolta di GyroSwin

Qui entra in gioco l’innovazione sviluppata dalla UK Atomic Energy Authority (UKAEA), dall’Università Johannes Kepler di Linz e dallo spin-out austriaco Emmi AI. GyroSwin è un “modello surrogato” basato sull’apprendimento automatico.

Invece di calcolare ogni singola interazione fisica da zero ogni volta, l’IA è stata addestrata su un vasto archivio di simulazioni tradizionali costose e dettagliate. Ha “imparato” i pattern che collegano gli input ai risultati, permettendole ora di prevedere il comportamento del plasma in situazioni nuove con una velocità impressionante.

Ecco le differenze sostanziali in termini di processo:

L’impatto economico e industriale

Non si tratta solo di fisica, ma di economia della ricerca. Rob Akers, direttore dei programmi informatici presso l’UKAEA, ha sottolineato un punto fondamentale: la progettazione di una centrale a fusione richiederà milioni di simulazioni. Ridurre i tempi di esecuzione rende questa sfida economicamente sostenibile.

Questo strumento sarà cruciale per guidare i lavori sulle macchine esistenti, come il MAST Upgrade a Culham, e soprattutto per il programma STEP (Spherical Tokamak for Energy Production), l’ambizioso progetto britannico che mira a costruire un prototipo di centrale a fusione entro il 2040 nel Nottinghamshire.

Conclusioni: piedi per terra, ma sguardo avanti

Sia chiaro: questo non significa che domani avremo l’energia illimitata in bolletta. Le sfide ingegneristiche restano enormi e i modelli AI devono ancora dimostrare la loro affidabilità in regimi fisici inesplorati. Tuttavia, comprimere giorni di calcolo in secondi trasforma un problema quasi intrattabile in un programma ingegneristico gestibile.

In un mondo che ha disperato bisogno di energia pulita e programmabile, trasformare la fusione da un’aspirazione scientifica a una realtà industriale è la vera sfida del secolo. E forse, grazie a un po’ di silicio intelligente, siamo un passo più vicini.

Domande e risposte

Come fa l’IA a essere così veloce rispetto ai supercomputer tradizionali?

L’IA, nello specifico il modello GyroSwin, non ricalcola le equazioni fisiche fondamentali particella per particella ogni volta. Funziona come un “modello surrogato”: è stata addestrata su un enorme archivio di simulazioni precedenti, imparando a riconoscere i modelli di comportamento del plasma. Di conseguenza, quando le viene presentato un nuovo scenario, “inferisce” il risultato basandosi sull’esperienza acquisita, invece di calcolarlo da zero, riducendo drasticamente il carico computazionale.

Questa tecnologia significa che avremo presto centrali a fusione funzionanti?

Non necessariamente “presto” in termini commerciali immediati. L’IA risolve il problema della velocità di simulazione e progettazione, ma non elimina le enormi sfide ingegneristiche fisiche, come la creazione di materiali capaci di resistere a 100 milioni di gradi o la gestione del trizio. Tuttavia, accelera il processo di iterazione e design, rendendo più realistico l’obiettivo di avere prototipi funzionanti, come il progetto STEP del Regno Unito, entro il 2040.

Qual è il vantaggio economico di utilizzare questa IA?

Il vantaggio principale è l’abbattimento dei costi di Ricerca e Sviluppo. L’uso dei supercomputer ha costi operativi ed energetici elevatissimi.3 Riducendo i tempi di calcolo da giorni a secondi, si possono testare milioni di configurazioni di design a una frazione del costo precedente. Come notato da Rob Akers dell’UKAEA, questo permette di “ammortizzare” il costo iniziale delle simulazioni pesanti e rende economicamente sostenibile lo sviluppo di un reattore commerciale

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