La carrera por “embotellar una estrella” ha dado un salto cualitativo: NVIDIA y General Atomics, junto a socios académicos y de supercomputación de primer nivel, han construido un gemelo digital interactivo de un reactor de fusión que acelera de semanas a segundos la simulación y prueba de escenarios críticos. El proyecto, anunciado en GTC Washington, combina la plataforma NVIDIA Omniverse, bibliotecas CUDA-X y GPU de centro de datos con datos reales y modelos físicos para predecir y controlar el comportamiento del plasma en tiempo casi real.
El desarrollo se apoya en recursos de supercomputación de referencia —Polaris (ALCF, Argonne) y Perlmutter (NERSC, Berkeley Lab)— utilizados para entrenar a gran escala tres modelos sustitutos (surrogate models) de IA. El objetivo: acelerar la ciencia y reducir riesgos antes de tocar la máquina real en la instalación nacional DIII-D del Departamento de Energía de EE. UU., que coordina un consorcio de 700 científicos de 100 organizaciones.
“Explorar escenarios de forma virtual con un gemelo digital interactivo es un cambio de juego”, señaló Raffi Nazikian, líder de ciencia de datos de fusión en General Atomics. “Podemos probar, refinar y verificar ideas órdenes de magnitud más rápido, acelerando el camino hacia la fusión práctica”.
De semanas a segundos: IA que aprende décadas de operación
Simular el plasma —un “cuarto estado” de la materia a cientos de millones de grados— ha exigido históricamente semanas incluso en los supercomputadores más punteros. El equipo usa ahora modelos sustitutos de IA entrenados con décadas de datos experimentales para anticipar en segundos variables clave del reactor:
- EFIT: estima el equilibrio del plasma.
- CAKE: delimita la frontera del plasma.
- ION ORB: predice la densidad de calor de iones que escapan.
Ejecutados sobre GPU de NVIDIA, estos modelos ofrecen predicciones precisas a velocidad operativa, de modo que los operadores pueden mantener la estabilidad del plasma y evitar daños a la instalación mientras se exploran “what-if” que nunca se intentarían en la máquina física.
Un gemelo digital que fusiona física, sensores e ingeniería
El gemelo del DIII-D se construye en NVIDIA Omniverse y corre en NVIDIA RTX PRO Servers y NVIDIA DGX Spark. En él se sincronizan en tiempo real:
- Datos de sensores del reactor.
- Simulaciones físico-basadas y modelos de ingeniería.
- Modelos de IA sustitutos para acelerar la predicción.
El resultado es un entorno unificado e interactivo donde diseñadores, físicos y operadores pueden probar estrategias de control, optimizar bobinas y perfiles, o ensayar campañas completas sin riesgo. Cuando una hipótesis funciona en el gemelo, se traslada a la máquina real con más confianza y menos iteraciones.
Por qué importa para la fusión comercial
- Velocidad científica: pasar de semanas a segundos comprime el ciclo hipótesis → prueba → ajuste.
- Seguridad y coste: se evitan maniobras que podrían dañar el reactor y se prioriza lo que sí merece tiempo de máquina.
- Transferencia a diseño: las lecciones del gemelo alimentan la ingeniería de futuros reactores, acelerando el salto de demostradores a plantas comerciales.
El cambio de paradigma desplaza la fusión de un desafío solo de física a un problema ciberfísico, donde computación, datos y algoritmos se sientan a la mesa con diagnósticos y teoría del plasma.
Los socios que lo hacen posible
Además de General Atomics y NVIDIA, han aportado soporte técnico el San Diego Supercomputer Center (UC San Diego), el Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) y el National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC). La colaboración público-privada busca industrializar capacidades de gemelo digital para que el ecosistema de fusión cuente con instrumentos de diseño y control comparables a los de otras industrias complejas.
Qué viene ahora
El equipo seguirá entrenando y refinando los modelos sustitutos con nuevos datos y campañas de operación, y ampliará el alcance del gemelo a más subsistemas del reactor. A medida que los modelos logren responder en tiempo real con márgenes de seguridad y explicabilidad, su uso podría integrarse en bucles de control y planificación de experimentos, acercando la fusión viable y comercial.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un “gemelo digital” en fusión?
Es una réplica virtual del reactor que combina modelos físicos, datos reales e IA, sincronizada con la instalación. Permite probar y optimizar sin riesgo antes de ejecutar en la máquina física.
¿Por qué usar modelos de IA si ya existen simulaciones físicas?
La física de plasma es costosa de simular y suele tardar semanas. La IA sustituta aprende de datos históricos y aproxima resultados en segundos, lo que posibilita interacción y control en tiempo casi real.
¿Reemplaza la IA a la física de altas fidelidades?
No. La IA complementa: acelera la exploración y acota el espacio de soluciones. Los modelos físico-basados siguen siendo la referencia para validar hipótesis y entender causalidad.
¿Qué impacto puede tener esto en la fusión comercial?
Acorta plazos y costes de I+D, reduce riesgos operativos y permite diseñar y controlar reactores con evidencia cuantitativa más rápida. Es un acelerador en el camino hacia plantas viables a escala.
vía: blogs.nvidia
