Grazie all'IA, una startup cinese ha risolto il collo di bottiglia più costoso dell'energia da fusione.

      Per decenni, l'energia da fusione è stata la promessa definitiva di energia pulita. È il processo che alimenta il sole, capace di produrre enormi quantità di energia senza le emissioni di carbonio associate ai combustibili fossili. Gli scienziati hanno trascorso generazioni cercando di ricrearlo sulla Terra, convinti che se riuscissero a farlo funzionare su larga scala, potrebbe rimodellare fondamentalmente il futuro energetico del mondo. Il problema è che la fusione è incredibilmente difficile, non solo da un punto di vista scientifico, ma anche economico. Costruire e testare reattori sperimentali costa enormi somme di denaro e i progressi spesso arrivano attraverso un ciclo frustrante di tentativi ed errori. I ricercatori sviluppano una teoria, costruiscono hardware per testarla, raccolgono dati, modificano il design e ripetono il processo. A volte quel ciclo richiede anni. Ora, una startup cinese chiamata VeloAlpha crede che l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a rompere quel modello.

      Fondata all'inizio di quest'anno dallo scienziato della fusione Xie Huasheng, l'azienda con sede a Pechino sta sviluppando FusionAlpha, una piattaforma di simulazione che consente ai ricercatori di testare digitalmente i design dei reattori a fusione prima di impegnarsi in costosi esperimenti fisici. Potrebbe non sembrare entusiasmante come un gigantesco reattore che genera energia pulita illimitata. Ma se la tecnologia di VeloAlpha mantiene la sua promessa, potrebbe risolvere una delle sfide più costose e persistenti della fusione.

      Il triangolo impossibile dell'industria della fusione

      Secondo Xie, i ricercatori della fusione sono stati a lungo bloccati in un compromesso scomodo. Il software di simulazione più avanzato disponibile oggi può modellare il comportamento del plasma con una precisione notevole. Il plasma — il gas super riscaldato e carico elettricamente che alimenta le reazioni di fusione — è notoriamente difficile da controllare, e comprendere il suo comportamento è fondamentale per progettare un reattore viabile. Il problema è che queste simulazioni richiedono risorse di calcolo sostanziali e possono richiedere molto tempo per essere completate.

      All'estremità opposta dello spettro ci sono sistemi più recenti guidati dall'IA che possono elaborare calcoli molto più velocemente. Sebbene siano attraenti da un punto di vista della velocità, i ricercatori rimangono spesso cauti perché questi strumenti possono avere difficoltà con l'affidabilità e l'estrapolazione oltre i dati su cui sono stati addestrati. Poi ci sono modelli fisici semplificati, che sono computazionalmente efficienti ma spesso troppo grezzi per guidare accuratamente il design dei reattori di nuova generazione. Xie descrive questo come il "triangolo impossibile" del software di fusione: velocità, precisione e capacità predittiva. Storicamente, i ricercatori hanno dovuto sacrificare uno per guadagnare un altro. L'intero business di VeloAlpha è costruito attorno all'idea che questo compromesso non debba più esistere.

      L'azienda afferma che i progressi nell'intelligenza artificiale, combinati con nuove tecniche matematiche, possono accelerare drammaticamente le simulazioni senza sacrificare la fisica sottostante. Secondo Xie, alcune parti di FusionAlpha possono funzionare da 100 a 10.000 volte più velocemente rispetto ai codici di fusione all'avanguardia di oggi, mantenendo errori di riferimento sotto il 5%. Queste affermazioni devono ancora essere validate in modo indipendente, ma se si rivelassero vere, rappresenterebbero un significativo passo avanti per l'industria.

      Costruire una stella è costoso

      Per capire perché il software sia così importante, è utile comprendere cosa stiano cercando di realizzare i ricercatori della fusione. La fusione si verifica quando i nuclei di atomi leggeri si scontrano e si fondono, rilasciando enormi quantità di energia. Questo è esattamente ciò che accade all'interno delle stelle. Riprodurre quelle condizioni sulla Terra richiede di riscaldare il combustibile a temperature più calde del nucleo del sole, creando plasma che deve poi essere confinato e stabilizzato a lungo affinché si verifichino le reazioni di fusione. La maggior parte dei ricercatori tenta di farlo utilizzando macchine chiamate tokamak — enormi dispositivi a forma di ciambella che utilizzano potenti campi magnetici per contenere il plasma. Altri stanno sperimentando approcci alternativi, tra cui stellaratori, dispositivi lineari e sistemi di fusione a laser.

      Ogni design presenta le proprie sfide ingegneristiche. I ricercatori devono capire come sostenere le reazioni, resistere a calore estremo, gestire la radiazione, garantire forniture di combustibile e, infine, generare elettricità a un costo sufficientemente basso per competere con le fonti di energia esistenti. Nessuno di questi problemi è economico da risolvere. Una singola struttura sperimentale può costare centinaia di milioni o addirittura miliardi di dollari. Anche piccoli cambiamenti di design spesso richiedono test e validazioni estensive. È per questo che il software di simulazione è diventato sempre più importante. Più accuratamente i ricercatori possono prevedere i risultati prima di costruire hardware, meno denaro sprecano in inseguimenti senza uscita.

      Il momento EDA della fusione

      Xie paragona FusionAlpha al software di automazione del design elettronico (EDA), una tecnologia che ha trasformato l'industria dei semiconduttori. Le moderne aziende di chip non costruiscono un processore fisico ogni volta che vogliono testare una nuova idea. Invece, utilizzano strumenti software sofisticati per modellare, simulare e ottimizzare i design prima di inviarli agli impianti di fabbricazione. Senza il software EDA, il ritmo dell'innovazione nei semiconduttori sarebbe drammaticamente più lento.

      VeloAlpha crede che la fusione stia avvicinandosi a un punto di svolta simile. Piuttosto che fare affidamento principalmente sulla sperimentazione fisica, le future aziende di fusione potrebbero utilizzare piattaforme di simulazione avanzate per testare virtualmente migliaia di variazioni di design, identificare approcci promettenti e ridurre drasticamente i costi di sviluppo. Quindi, la prossima generazione di reattori a fusione potrebbe essere costruita due volte: prima in software, poi in acciaio.

      Perché il tempismo è importante

      L'emergere della startup avviene in un momento particolarmente interessante per l'industria della fusione in Cina. Per anni, la ricerca sulla fusione è stata principalmente guidata da governi e laboratori nazionali. Questo sta cominciando a cambiare. La Cina ha identificato la fusione nucleare come un'industria strategica per il futuro, collocandola accanto a settori come il calcolo quantistico, l'IA incarnata, la biomanifattura, le interfacce cervello-computer e le comunicazioni 6G. Gli investitori hanno preso nota, investendo denaro in un ecosistema in crescita di startup di fusione, fornitori di componenti e tecnologie di supporto.

      Le aziende focalizzate sullo sviluppo di reattori stanno attirando round di finanziamento sempre più grandi, mentre anche le imprese che forniscono magneti, materiali, sistemi di potenza e software stanno emergendo. VeloAlpha si trova all'incrocio di due delle più grandi tendenze tecnologiche del decennio: intelligenza artificiale ed energia pulita. L'azienda ha recentemente ottenuto finanziamenti seed da investitori che sembrano convinti che il futuro della fusione non sarà determinato esclusivamente dai progressi nell'hardware.

      Ciò non significa che la fusione commerciale sia dietro l'angolo. L'industria deve ancora affrontare enormi ostacoli tecnici ed economici, e molti esperti credono che il potere pratico della fusione rimanga a anni, o addirittura decenni, di distanza. Ma man mano che il settore diventa più competitivo, le aziende che possono iterare più velocemente potrebbero guadagnare un vantaggio significativo. E questo è il punto in cui il software potrebbe diventare importante quanto i reattori stessi. Per anni, la sfida più grande dell'industria della fusione è stata capire cosa costruire. Se l'IA può aiutare a rispondere a quella domanda più rapidamente e con maggiore precisione, il percorso verso la fusione commerciale potrebbe improvvisamente sembrare un po' più breve.