Il Princeton Plasma Physics Laboratory e l’Università di Princeton hanno messo a punto un sistema di intelligenza artificiale capace di controllare il plasma nei reattori a fusione più velocemente di quanto un essere umano possa anche solo percepire il problema. Il sistema si chiama PACMAN — acronimo di Prediction And Control using MAchiNe learning — ed è stato testato con successo in cinque esperimenti reali sul tokamak DIII-D National Fusion Facility di San Diego. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nuclear Fusion.
Il plasma all’interno di un tokamak deve restare caldo, denso e stabile. Per ottenerlo servono aggiustamenti continui ai sistemi di riscaldamento, alle bobine magnetiche e agli iniettori di gas. Il problema è che le instabilità nel plasma si sviluppano nell’arco di pochi millisecondi — troppo in fretta per qualsiasi operatore umano. I programmi di simulazione tradizionali, per quanto sofisticati, possono richiedere giorni o mesi di calcolo: inutilizzabili in tempo reale durante un esperimento che dura pochi minuti.
PACMAN risolve questo nodo con un’architettura modulare che opera tra i sensori di diagnostica del plasma e gli attuatori del tokamak. Durante i cinque esperimenti, il sistema ha assunto il controllo completo dei sistemi di riscaldamento tramite apprendimento per rinforzo, ha rilevato e gestito le onde generate da particelle veloci, ha regolato densità e rotazione del plasma, e ha previsto un’instabilità nota come tearing mode prima ancora che comparisse. In un caso specifico, PACMAN ha anticipato il disturbo di circa 200 millisecondi, consentendo ai ricercatori di modificare le condizioni del plasma ed evitare l’interruzione della reazione. I controllori convenzionali, per confronto, rilevano il tearing mode solo dopo che si è già innescato.
Il punto di forza dell’architettura sta nella sua modularità. Egemen Kolemen, professore associato a Princeton, ha spiegato che il design di PACMAN consente di aggiungere, sostituire o far girare simultaneamente diversi algoritmi di intelligenza artificiale senza dover modificare il resto del sistema. Questo significa che i progressi futuri nella ricerca sul controllo del plasma possono essere integrati direttamente, senza riprogettare l’infrastruttura da zero. I ricercatori ritengono che il framework possa essere adattato a tokamak di dimensioni e design diversi, con l’obiettivo di creare una piattaforma comune per il controllo basato sull’AI negli impianti di fusione di prossima generazione.
L’esperimento si è svolto su un impianto di ricerca, non su un reattore commerciale: una distinzione che gli stessi autori rimarcano. PACMAN dimostra il controllo in anello chiuso su un tokamak attivo, non l’operatività autonoma prolungata di una centrale. Restano aperti sviluppi tecnici, tra cui implementazioni su GPU e FPGA per ridurre ulteriormente i tempi di risposta. Ma la direzione è definita: l’AI che anticipa e neutralizza le instabilità del plasma, lasciando all’uomo solo la definizione degli obiettivi generali, è oggi una realtà sperimentale verificata. Se questo approccio si dimostrasse scalabile su macchine come ITER o i reattori privati di nuova generazione, il controllo del plasma smetterebbe di essere uno dei principali colli di bottiglia sulla strada verso la fusione commerciale.
