Un chip neural superconductor procesa un millón de muestras de plasma de fusión por segundo
Investigadores del Brookhaven National Laboratory y de Great Sky diseñan un procesador inspirado en el cerebro para detectar inestabilidades del reactor en tiempo real
Por Giovanni Sapere
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Científicos del Brookhaven National Laboratory, dependiente del Departamento de Energía de EE. UU., en colaboración con el Princeton Plasma Physics Laboratory y la empresa de hardware de Colorado Great Sky, han desarrollado un chip neural superconductor capaz de analizar aproximadamente un millón de muestras de plasma cada segundo. El hardware aplica principios de inteligencia artificial y circuitos inspirados en el cerebro al reto del control en tiempo real dentro de los reactores de fusión.
Circuitos inspirados en el cerebro para entornos extremos
Monitorizar la materia sobrecalentada del interior de un tokamak exige velocidades de procesamiento de datos que ponen a prueba los límites físicos de los chips de silicio convencionales. Dentro de los dispositivos de confinamiento magnético, el gas ionizado alcanza temperaturas de entre 180 y 270 millones de grados Fahrenheit, creando condiciones propensas a turbulencias rápidas que deben corregirse al instante para evitar disrupciones. Para abordarlo, los investigadores del Brookhaven National Laboratory diseñaron una arquitectura informática especializada que imita vías neuronales biológicas mediante circuitos superconductores, desarrollando un invento revolucionario para el procesamiento con inteligencia artificial, según informa Interesting Engineering.
«Este chip tomó datos directamente de un tokamak a millones de muestras por segundo y siguió el ritmo».
— Steven Cowley, director del Princeton Plasma Physics Laboratory
Pruebas en tokamaks y predicción de disrupciones
El hardware se evaluó con mediciones operativas registradas en la DIII-D National Fusion Facility, una instalación experimental operada por General Atomics en San Diego, California. Durante las pruebas de laboratorio, el chip procesó señales reales de plasma a un ritmo de un millón de muestras por segundo, demostrando capacidad para identificar comportamientos anómalos antes de que se desarrollaran disrupciones operativas mayores. Además de los datos físicos del tokamak, el equipo de investigación probó el sistema con datos sintéticos generados por TORAX, un simulador algorítmico de transporte del núcleo creado por la división de fusión de Google DeepMind, confirmando que el procesador podía detectar la aparición de inestabilidades internas de tipo diente de sierra.
Ampliar la arquitectura del hardware
Según el fabricante Great Sky, el dispositivo representa su procesador neural superconductor más grande fabricado hasta la fecha. Más allá del control de la fusión nuclear, la innovación de hardware subyacente podría llegar a respaldar aplicaciones de gran ancho de banda en ciberseguridad, sistemas espaciales, análisis de rayos X de alta velocidad y computación cuántica. El consorcio trabaja actualmente en una iteración sucesiva con una red neuronal 10 veces mayor que el diseño actual, con planes de demostrar el hardware mejorado en Brookhaven a principios de 2027 antes de su despliegue experimental en la instalación DIII-D ese mismo año, un hito importante para los observadores de noticias sobre patentes en computación avanzada.
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