La quête d'une énergie de fusion propre et quasi illimitée progresse à pas de géant grâce à des avancées technologiques significatives. Une collaboration fructueuse entre Commonwealth Fusion Systems (CFS), le Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) et le Oak Ridge National Laboratory a donné naissance à HEAT-ML, un outil d'intelligence artificielle (IA) qui accélère considérablement la conception des réacteurs à fusion en prédisant avec une rapidité sans précédent les « ombres magnétiques ». Ces zones sont essentielles pour protéger les composants internes des réacteurs contre la chaleur intense générée par le plasma.
Le défi de la gestion thermique dans les réacteurs à fusion est colossal. Le plasma, ce gaz surchauffé où se déroulent les réactions de fusion, atteint des températures supérieures à celles du cœur du soleil. Sans une gestion adéquate, cette chaleur peut endommager les structures internes. L'identification des « ombres magnétiques » – des régions protégées de cette chaleur par l'interaction des champs magnétiques avec les composants du réacteur – est donc cruciale pour la durabilité et la sécurité des installations. Auparavant, le calcul de ces zones, souvent représentées par des « masques d'ombre » tridimensionnels, nécessitait environ 30 minutes par simulation avec le code HEAT (Heat flux Engineering Analysis Toolkit). HEAT-ML change radicalement la donne. En s'appuyant sur un réseau neuronal profond entraîné sur près de 1 000 simulations du projet SPARC de CFS, ce nouvel outil d'IA est capable de prédire ces masques d'ombre en quelques millisecondes. Cette réduction drastique du temps de calcul, passant de minutes à des millisecondes, représente une avancée majeure. Elle permet non seulement d'optimiser le processus de conception des futurs systèmes de fusion, mais aussi d'améliorer la sécurité opérationnelle en rendant possibles des ajustements en temps réel des configurations du plasma, prévenant ainsi les problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent.
L'application initiale de HEAT-ML se concentre sur SPARC, un tokamak en cours de construction par CFS, dont l'objectif est de démontrer le gain net d'énergie d'ici 2027. Les chercheurs ont particulièrement étudié une section critique du système d'échappement de SPARC, impliquant environ 15 carreaux exposés aux conditions de plasma les plus extrêmes. La capacité de HEAT-ML à prédire avec précision l'impact de la chaleur sur cette zone est vitale pour la fiabilité et la sécurité du réacteur. Cette innovation s'inscrit dans une tendance plus large où l'IA et l'apprentissage automatique sont de plus en plus employés pour relever des défis scientifiques complexes dans le domaine de la fusion. Des avancées similaires, comme les systèmes d'IA développés pour prédire les disruptions du plasma et surveiller son confinement, témoignent du potentiel transformateur de ces technologies. L'intégration de l'IA dans la recherche sur la fusion promet d'accélérer la réalisation d'une source d'énergie propre et abondante, ouvrant la voie à un avenir énergétique plus durable.