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Gli scienziati dell'Università del Texas a Austin, in collaborazione con colleghi di altri istituti, hanno fatto passi da gigante nel campo dei reattori termonucleari. Attraverso l'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA), hanno sviluppato un nuovo metodo per calcolare il moto delle particelle ad alta energia all'interno dei stellaratori, uno dei vari tipi di reattori utilizzati per le reazioni termonucleari. Questa innovazione promette di migliorare significativamente la capacità di predire il comportamento delle particelle alfa, generate durante il processo di fusione nucleare. L'obiettivo principale è ridurre le perdite di energia dovute all’espulsione delle particelle dal campo magnetico del reattore.
Tradizionalmente, gli scienziati si sono affidati a due tecniche principali per simulare il movimento delle particelle. La prima è la teoria delle perturbazioni, che però fatica a fornire risultati accurati in campi magnetici complessi come quelli degli stellaratori. L'altra tecnica comporta l'uso intensivo di risorse computazionali per simulazioni che seguono dettagliatamente la traiettoria di ciascuna particella attraverso la forza di Lorentz. Questo approccio richiede un’analisi della traiettoria completa di ogni particella e rende l'ottimizzazione del design del reattore estremamente difficile e dispendiosa dal punto di vista computazionale. Molti esperti hanno sottolineato che la risoluzione di anomalie nel design magnetico può richiedere migliaia di iterazioni, ciascuna accompagnata da modifiche minime nei parametri.
Il contributo dei ricercatori texani cambia radicalmente lo scenario grazie all'impiego di sofisticati algoritmi di machine learning. Integrando queste tecniche nel processo di calcolo, sono riusciti a identificare una simmetria nascosta nel moto delle particelle che i metodi tradizionali non riuscivano a rilevare. Secondo Josh Burby, assistente professore di fisica e autore principale di questo studio, "l'applicazione diretta delle leggi di Newton risulta costosa e lenta, mentre i metodi di perturbazione rischiano di introdurre errori significativi. Il nostro approccio offre una soluzione, mantenendo un alto grado di precisione".
L'incremento nella precisione dei calcoli è stato significativo, con un’accelerazione delle simulazioni ben dieci volte più rapida rispetto ai metodi basati sulla meccanica newtoniana. Tuttavia, il nuovo algoritmo richiede esattamente la stessa quantità di calcoli ogni volta che si verificano piccole variazioni nel campo magnetico. Questa necessità comporta una notevole richiesta di capacità di elaborazione che i ricercatori intendono affrontare attraverso lo sviluppo di modelli fondamentali di IA e l'adozione di metodi avanzati di regressione sparsa.
La tecnologia, nota come "teoria guidata del centro non perturbativo", è stata inizialmente progettata per gli stellaratori, ma possiede il potenziale per essere applicata anche ai tokoamak, un tipo di reattore toroidale predominante nelle attuali sperimentazioni. Nonostante questi progressi rappresentino un passo avanti importantissimo, Burby e i suoi colleghi sottolineano che l’enorme sfida energetica della fusione nucleare rimane invariata: produrre più energia di quanto ne venga speso per iniziare la reazione. Anche negli esperimenti più promettenti, il bilancio energetico complessivo della reazione è rimasto negativo a causa dell'elevato costo necessario per mantenere la plasma e far funzionare la strumentazione.
In sintesi, mentre questa scoperta rende notevolmente più accessibile il design dei sistemi magnetici per la ritenzione delle particelle, il cammino verso un utilizzo commerciale della fusione nucleare resta lungo e complesso. La ricerca della squadra texana rappresenta un elemento cruciale, ma non è ancora il pezzo definitivo del puzzle scientifico e ingegneristico necessario per risolvere questa sfida di enorme portata.
