Google DeepMind e Commonwealth Fusion Systems: l'AI entra nel cuore della fusione nucleare

Google DeepMind e Commonwealth Fusion Systems (CFS) hanno annunciato una collaborazione strategica per applicare l'intelligenza artificiale alla fusione nucleare. L'accordo mira a ottimizzare il funzionamento di SPARC, il reattore sperimentale che CFS sta costruendo a Devens, nel Massachusetts, con l'obiettivo dichiarato di ottenere, entro il 2026, la prima reazione a fusione in grado di generare più energia di quanta ne consumi.

Al centro della partnership si trova TORAX, un software open source sviluppato da Google DeepMind per collegare diversi modelli di intelligenza artificiale e simulare il comportamento del plasma - la sostanza ultracalda e ionizzata che costituisce il "carburante" della fusione. TORAX sfrutta la libreria di calcolo numerico JAX di Google, permettendo di integrare modelli di simulazione complessi in un unico motore di calcolo estremamente veloce, utilizzabile anche con hardware accelerato.

Grazie a queste capacità, CFS e Google intendono utilizzare l'AI per analizzare e migliorare i parametri operativi del reattore: dal riscaldamento del plasma al controllo dei campi magnetici, fino alla gestione termica delle pareti del tokamak, la camera toroidale che contiene la reazione. In prospettiva, le reti neurali e gli algoritmi di reinforcement learning di DeepMind potranno persino essere impiegati nel controllo in tempo reale del reattore, imparando autonomamente a mantenere il plasma stabile e a massimizzare la produzione di energia.

La sfida principale nella fusione resta infatti il contenimento del plasma, che tende a disperdersi rapidamente in assenza di gravità estrema, come quella delle stelle. I tokamak come SPARC utilizzano potenti superconduttori ad alta temperatura per generare campi magnetici intensi, ma il controllo ottimale di questi sistemi potrebbe essere un contesto ideale per l'AI, che può valutare in tempo reale milioni di configurazioni e individuare quelle più efficienti.

Google DeepMind non è nuova a questo tipo di applicazioni. In passato, i suoi algoritmi di apprendimento per rinforzo sono stati impiegati per controllare il Tokamak à Configuration Variable (TCV) dell'EPFL in Svizzera, riuscendo a individuare nuove configurazioni del plasma. L'esperienza maturata in questo campo - insieme ai successi di AlphaGo, AlphaFold e Gemini - viene ora messa al servizio della ricerca energetica.

Ricordiamo che Google ha già legami con CFS anche sul piano finanziario: ha partecipato al round di finanziamento da 863 milioni di dollari insieme a NVIDIA e ha firmato un accordo per acquistare 200 megawatt di elettricità dal primo impianto commerciale di CFS, chiamato ARC, previsto per l'inizio degli anni 2030 nei pressi di Richmond, Virginia.