Le Nazioni Unite hanno integrato l’intelligenza artificiale nei propri programmi scientifici per supportare la ricerca sulla fusione nucleare e monitorare la contaminazione radioattiva. Due ambiti distinti, ma entrambi indicativi di quanto l’AI stia diventando uno strumento operativo nelle organizzazioni internazionali, e non solo un tema di dibattito.
Sul fronte della fusione, il contributo dell’AI è tecnico e diretto. Gli algoritmi di machine learning vengono applicati per gestire la complessità dei dati generati negli esperimenti con il plasma, che deve essere mantenuto a temperature superiori ai 100 milioni di gradi. Tokamak e laser ad alta potenza sono le due architetture dominanti nella ricerca attuale, ed entrambe si affidano sempre più a sistemi intelligenti per tenere il plasma sotto controllo e raffinare i progetti dei reattori. L’AI permette anche di sviluppare simulazioni dettagliate per valutare rapidamente le prestazioni dei materiali esposti alle condizioni estreme all’interno dei dispositivi di fusione, riducendo i tempi e i costi dei test fisici.
Un risultato recente pubblicato su Nuclear Fusion e Plasma Physics and Controlled Fusion descrive un sistema di monitoraggio del plasma basato su un modello di apprendimento multi-task, capace di identificare simultaneamente diverse modalità operative e di rilevare instabilità localizzate ai bordi del plasma — le cosiddette ELM — con un’accuratezza del 94%. Prestazioni di questo tipo, fino a pochi anni fa impossibili da ottenere in tempo reale, stanno cambiando il ritmo degli esperimenti nelle strutture di ricerca internazionali.
Parallelamente, l’IAEA — l’agenzia atomica delle Nazioni Unite — utilizza l’AI per elaborare i dati provenienti dai sistemi di rilevamento delle radiazioni, migliorando la capacità di identificare materiali nucleari e radioattivi. I modelli vengono applicati anche all’analisi isotopica di grandi banche dati idrologiche globali, come la rete mondiale degli isotopi nelle precipitazioni gestita congiuntamente dall’IAEA e dall’Organizzazione meteorologica mondiale. Il monitoraggio ambientale, in questo contesto, acquisisce una precisione che i metodi tradizionali non potevano garantire.
La ragione di fondo è semplice: la fusione genera volumi di dati che nessun team di ricercatori umani può processare manualmente con la velocità richiesta. L’AI colma questo gap. Lo stesso vale per il monitoraggio ambientale su scala planetaria, dove la quantità di misurazioni da analizzare supera le capacità operative di qualsiasi struttura che non impieghi sistemi automatizzati. Le organizzazioni internazionali lo hanno capito, e si sono attrezzate di conseguenza.
Il percorso verso la fusione commerciale resta lungo. Ma l’ingresso dell’AI nella strumentazione quotidiana dei laboratori e nelle strutture di controllo dell’IAEA riduce concretamente la distanza tra la ricerca di base e le applicazioni su scala industriale. Se i modelli predittivi continueranno a migliorare — e i dati degli ultimi anni suggeriscono che lo faranno — il contributo delle Nazioni Unite a questa transizione sarà più sostanziale di quanto il loro profilo istituzionale faccia supporre.
