Una IA controla el plasma de fusión en veinte milisegundos, sobre una máquina real

PACMAN es un marco modular que enchufa varios modelos de aprendizaje automático directamente al sistema de control de un tokamak: lee las medidas del plasma y emite órdenes en unos veinte milisegundos por ciclo completo. Lo anunció el 2 de septiembre el Laboratorio de Física de Plasmas de Princeton, con el trabajo publicado en *Nuclear Fusion* y firmado por un equipo de Princeton, el propio laboratorio y el instituto japonés de ciencia y tecnología cuánticas.

Lo importante es dónde se probó: en hardware real, no en simulación. Cinco experimentos en el tokamak DIII-D, en San Diego. En uno de ellos el sistema predijo un modo de desgarro —una inestabilidad que puede terminar la descarga— con unos doscientos milisegundos de antelación.

El cuello de botella de la fusión nunca fue solo alcanzar la temperatura. Es que el plasma es inestable y sus inestabilidades ocurren más deprisa de lo que una persona puede reaccionar. Esto es inteligencia artificial aplicada al problema físico concreto, con el lazo de control cerrado sobre una máquina que existe. Y el diseño modular apunta a reutilizarlo en tokamaks de otros tamaños, incluidos los que todavía no se han construido.

Los límites, que aquí conviene subrayar porque la fusión es terreno propicio para el titular fácil. Esto no genera energía ni acerca la ganancia neta: es control, no rendimiento. Son cinco experimentos en una sola máquina, y la transferencia a otros tokamaks es una aspiración del diseño, no un resultado demostrado. La predicción de doscientos milisegundos está documentada en un experimento, no como tasa de acierto validada sobre muchas descargas. Los propios autores subrayan que PACMAN no saca al humano del proceso. Y no dice absolutamente nada sobre cuándo habrá electricidad de fusión en la red.