La colaboración emplea IBM watsonx para procesar grandes volúmenes de información generados por el TJ-II. Este enfoque aprovecha modelos de lenguaje y machine learning que traducen datos crudos en resultados operativos. Gracias al uso de una plataforma de IA generativa, los investigadores pueden extraer de modo más rápido y preciso los patrones ocultos en señales e imágenes experimentales.
El sistema fusiona bases de datos tradicionales con vectoriales especializadas para acceder con mayor rapidez a los registros históricos. Con esta estructura, se facilita la recuperación de configuraciones previas de plasma y la comparación entre diferentes sesiones. Así, los científicos obtienen informes de operaciones automáticos al cierre de cada jornada de ensayo.
Además, la iniciativa integra la generación de datos sintéticos precisos, empleando algoritmos que replican la señal real de plasma. Esta técnica permite validar futuros modelos predictivos y mejorar la seguridad de los ensayos al anticipar comportamientos críticos.
Colaboración científica y operativa
Augusto Pereira, responsable del proyecto en el LNF-CIEMAT, explica que la herramienta funcionará como un asistente virtual durante la operación del TJ-II. Según Pereira, este recurso ofrecerá recomendaciones de configuración experimental y facilitará la toma de decisiones en tiempo real.
Por su parte, Manuel Villalba, líder técnico de IBM para España y territorios vecinos, destaca la apuesta por la innovación abierta como motor de esta alianza. Villalba señala que la fusión nuclear es una de las líneas más relevantes para resolver los retos energéticos globales y que la integración de IA constituye un salto cualitativo en el campo.
Futuro de la fusión nuclear con IA
El proyecto contempla desplegar un entorno de nube híbrida que conecte los sistemas del TJ-II con los servicios de IBM Cloud. Esta solución soportará el entrenamiento y la ejecución de modelos de lenguaje especializado en datos de fusión.
En el marco de ITER, el LNF-CIEMAT aporta varios diagnósticos diseñados para monitorizar parámetros críticos. Con la incorporación de IA generativa, se avanzará hacia un funcionamiento más autónomo y seguro de los sistemas de vigilancia.
El objetivo final es construir una plataforma interactiva de IA generativa que permita explorar hipótesis científicas mediante preguntas directas y recibir insights en tiempo real. Con este avance, el CIEMAT se posiciona como actor clave en la investigación de fusión y refuerza la contribución española en proyectos internacionales.
Con esta iniciativa, el CIEMAT e IBM buscan acelerar los descubrimientos en fusión nuclear y sentar las bases de una energía limpia y prácticamente ilimitada para las próximas décadas.
