Robert Granetz é um cientista pesquisador no Plasma Science and Fusion Center do MIT há mais de 40 anos. Recentemente, ele deu uma palestra apresentada pela MIT Energy Initiative (MITEI) sobre o uso de aprendizado de máquina para desenvolver um sistema de alerta em tempo real para interrupções iminentes em reatores de fusão. Um especialista em instabilidades e interrupções magnetohidrodinâmicas, Granetz discutiu como a pesquisa nesta área está nos trazendo um passo mais perto de criar um estábulo, dispositivo de fusão de produção de energia líquida.

P:O que torna o plasma diferente de outros estados da matéria? Quais são os desafios de trabalhar com plasma como fonte de energia?

R:Em um gás em temperaturas normais, os elétrons carregados negativamente e os núcleos carregados positivamente são fortemente ligados em átomos ou moléculas, que são eletricamente neutros. Portanto, não há forças exercidas entre as partículas, a menos que elas realmente colidam. (A força gravitacional atua entre todas as massas, mas a gravidade é muito fraca para ser relevante.)

Quando as partículas de gás colidem, as colisões envolvem apenas um par de partículas por vez, e a cinemática da colisão é muito simples, assim como as colisões de bolas de bilhar. Assim, podemos calcular facilmente o comportamento dos gases. Contudo, nas altas temperaturas que precisamos para a fusão, a energia térmica de cada átomo ou molécula é muito, muito maior do que a energia de ligação que mantém os elétrons e núcleos juntos, então as partículas neutras se dividem em seus constituintes, ou seja, elétrons e núcleos, que chamamos de "estado de plasma".

Portanto, em um plasma, todas as partículas estão carregadas, e há forças elétricas e magnéticas de longo alcance agindo entre as partículas. Um único elétron ou íon influencia o movimento de cerca de um bilhão de outros elétrons e íons simultaneamente, e todos aqueles bilhões de outras partículas estão influenciando simultaneamente todas as outras partículas individuais. Além disso, os elétrons e núcleos têm massas extremamente diferentes, então suas velocidades são muito diferentes. Também, uma vez que todas as partículas estão carregadas, eles podem interagir fortemente com a radiação eletromagnética. Todas essas propriedades complicadoras significam que, na prática, não podemos calcular com precisão o comportamento detalhado dos plasmas a partir das equações básicas da física.

Q:No contexto de reatores de fusão, o que é uma interrupção?

R:Até o momento, o conceito de tokamak para um reator de fusão de estado estacionário supera todos os outros conceitos em termos de confinamento de energia. O tokamak depende da condução de uma grande corrente - da ordem de milhões de amperes - através do plasma para produzir a estrutura do campo magnético necessária para obter um bom confinamento de energia. Contudo, esta grande corrente de plasma é um tanto instável, e está sujeito a rescisão repentina, geralmente com muito pouco aviso. Quando ocorre uma interrupção, a considerável energia térmica e magnética contida no plasma é repentinamente liberada muito rapidamente, o que pode causar danos às cargas térmicas e eletromagnéticas na estrutura do reator.

Todo o objetivo da energia de fusão é desenvolver grandes usinas de energia para gerar energia elétrica na rede, e substituir as atuais usinas elétricas movidas a combustíveis fósseis, e até mesmo substituir usinas nucleares de fissão. Mas se uma usina de fusão está sujeita a interrupções, sua produção de eletricidade desligaria repentinamente. Mesmo que as consequências mais prejudiciais possam ser evitadas, pode levar horas ou dias antes que a planta possa se recuperar e voltar a ficar online, apenas para estar sujeito a outra interrupção em algum momento posterior. Nenhuma concessionária iria querer usar energia de fusão se fosse esse o caso. Se vamos contar com o conceito de tokamak para reatores de fusão, precisamos evitar ou mitigar interrupções.

P:Como o aprendizado de máquina pode resolver esse problema?

R:Os sinais de que uma interrupção é iminente costumam ser bastante sutis. Os pesquisadores da Fusion medem continuamente uma série de parâmetros de plasma característicos durante uma descarga de plasma, e temos motivos para acreditar, tanto da evidência experimental empírica quanto da compreensão teórica, que alguns desses parâmetros de plasma medidos podem fornecer indicações de que uma interrupção está prestes a ocorrer. Mas essas informações não são fáceis de interpretar, não apenas no que diz respeito à ocorrência de uma interrupção iminente, mas também no que diz respeito ao momento de uma interrupção iminente.

Na tentativa de resolver este problema, minha equipe, que consiste em mim, pós-doutoranda Cristina Rea, alunos de graduação Kevin Montes e Alex Tinguely, e uma dúzia de cientistas em outros laboratórios dos EUA e internacionais - construíram grandes bancos de dados de parâmetros medidos que acreditamos serem relevantes para interrupções, de vários anos de experimentos em vários tokamaks diferentes ao redor do mundo. Agora, estamos aplicando técnicas de aprendizado de máquina a esses dados para ver se podemos discernir quaisquer padrões que possam prever com precisão se uma interrupção ocorrerá ou não em um momento específico no futuro próximo. Ao lidar com grandes, conjuntos de dados complicados, o aprendizado de máquina pode ser uma maneira poderosa de encontrar padrões sutis nos dados que escapam aos esforços humanos.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.