El camino que nos conduce hacia la energía de fusión comercial está repleto de retos, y algunos de ellos son titánicos. La ciencia básica que reside en la base de esta tecnología no tiene secretos para los físicos. De hecho, coquetean con ella desde los años 40 del siglo pasado. Sin embargo, llevar a la práctica ese conocimiento desencadena desafíos en el ámbito de la ingeniería que es imprescindible resolver.
Podemos imaginar de una forma intuitiva un reactor de fusión nuclear como una olla a presión en la que se cocinan dos ingredientes esenciales: deuterio y tritio. Para conseguir que los núcleos de estos dos isótopos del hidrógeno se fusionen y liberen el neutrón que en última instancia nos va a permitir obtener una gran cantidad de energía es necesario confinarlos en un plasma extremadamente caliente. De hecho, para que este proceso tenga lugar debe alcanzar una temperatura de al menos 150 millones de grados Celsius.
Los científicos saben cómo hacerlo, por lo que someter los núcleos de deuterio y tritio a la presión y la temperatura necesarias para conseguir que se fusionen ya no es un problema. Lo que sí representa aún un reto es lograr mantener las turbulencias bajo control. De lo contrario el plasma se desestabilizará, su densidad en las regiones críticas se verá afectada y el sostenimiento de la reacción de fusión a lo largo del tiempo no será posible.
Las anomalías reconcilian a la fusión nuclear y las patatas congeladas
En el ámbito del confinamiento y la estabilización del plasma hay un componente que reclama el protagonismo casi de una forma absoluta: los imanes superconductores. Tienen la responsabilidad de generar el campo magnético necesario para confinar el plasma en su interior. También se encargan de controlarlo y estabilizarlo. El problema es que este último proceso es muy complejo porque las perturbaciones forman parte indisoluble de la dinámica del plasma.
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Un equipo de investigadores de la Universidad de Gante (Bélgica) ha elaborado un método de inferencia bayesiana que es capaz de identificar anomalías en los campos magnéticos que controlan el plasma confinado en la cámara de vacío de un reactor tokamak. Muy a grandes rasgos su sistema recibe la información que recogen los sensores y estima con precisión si cualquier cambio identificado es normal o anómalo. A priori esta propuesta es muy interesante porque puede ayudar a monitorizar el comportamiento del plasma y a corregir las perturbaciones cuando aparecen.
Aquí llega el giro inesperado de los acontecimientos. Y es que dos empresas belgas, PropheSea e Ikologik, se enteraron de la existencia del método de inferencia bayesiana ideado por los científicos de la Universidad de Gante y se dieron cuenta de que no era útil solo en el ámbito de la fusión nuclear: también se podría utilizar para detectar anomalías y resolver problemas de optimización en otras industrias. Si el método de inferencia bayesiana era capaz de identificar anomalías en sistemas complejos con datos incompletos podría usarse más allá de la fusión nuclear.
Dicho y hecho. PropheSea e Ikologik propusieron a Ecofrost, una empresa belga que fabrica patatas fritas congeladas, poner en marcha un proyecto piloto para aplicar el método de inferencia bayesiana de fusión a su línea de producción. Ecofrost tenía problemas con las fugas de agua y los consumos de electricidad anómalos, y los responsables de PropheSea e Ikologik creían que podían resolverlos.
Su plan consistía en instalar varios sensores en las líneas de producción de Ecofrost y entregar la información que recogían al método de inferencia. No obstante, no se trataba de llenar toda la fábrica de sensores. Sería demasiado caro. Precisamente la fortaleza de esta metodología es que infiere conocimiento a partir de sistemas complejos con información incompleta. Y funcionó. Gracias a la capacidad del método de inferencia bayesiana, Ecofrost ha conseguido ahorrar una cantidad significativa de agua y electricidad. Y lo mejor de todo es que esta tecnología se va a poder aplicar con toda seguridad en otras industrias que se enfrentan a problemas similares a estos.
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