Atteindre la fusion nucléaire a été un défi, mais les avancées en intelligence artificielle pourraient offrir de l’espoir.
Depuis des décennies, les scientifiques rêvent d’un monde alimenté par la fusion nucléaire, le même processus qui alimente le soleil. Cette source d’énergie presque illimitée et propre pourrait transformer la société, offrant une solution aux besoins énergétiques croissants sans les inconvénients environnementaux et les émissions de gaz à effet de serre des combustibles fossiles.
Malgré des avancées significatives, la fusion nucléaire est restée insaisissable. Cependant, les développements en intelligence artificielle (IA) montrent des promesses pour enfin rendre ce rêve accessible.
À l’intérieur d’un tokamak. Image utilisée avec l’aimable autorisation du DIII-D National Fusion Facility
Défis et Avancées dans la Fusion Nucléaire
La fusion nucléaire consiste à combiner des noyaux atomiques légers, comme l’hydrogène, pour former des noyaux plus lourds, libérant ainsi d’énormes quantités d’énergie. Cela contraste avec la fission nucléaire, la méthode utilisée dans les centrales nucléaires, qui sépare les noyaux lourds tels que l’uranium. La fusion offre plusieurs avantages sur la fission : elle produit très peu de déchets radioactifs, le carburant (isotopes d’hydrogène tels que le tritium et le deutérium) est abondant, et il n’y a pas de risque de réaction incontrôlée pouvant entraîner une fusion du réacteur.
Malgré ces avantages, réaliser une fusion nucléaire contrôlée sur Terre s’est avéré extrêmement difficile. Les conditions nécessaires pour la fusion – des températures et des pressions extrêmement élevées similaires à celles du Soleil – sont difficiles à créer et à maintenir sur Terre. Les scientifiques ont expérimenté diverses approches, telles que le confinement magnétique (utilisé dans les tokamaks) et le confinement inertiel (utilisé dans les systèmes basés sur des lasers). Cependant, une énergie de fusion durable et pratique reste hors de portée.
Comment la fusion fonctionne à l’intérieur d’un tokamak. Image utilisée avec l’aimable autorisation du Department of Energy
Les progrès avancent néanmoins. Le 13 décembre 2022, des scientifiques du National Ignition Facility (NIF) du Lawrence Livermore National Laboratory en Californie ont atteint l’équilibre pour la première fois dans l’histoire avec une réaction de fusion laser. Le processus a utilisé près de 200 faisceaux laser ultraviolets pour délivrer de l’énergie, environ 2,05 millions de joules (MJ), à une pastille de combustible deutérium-tritium. La réaction de fusion nucléaire résultante a généré une sortie de 3,15 MJ, soit environ l’énergie contenue dans trois bâtons de dynamite, atteignant ainsi l’équilibre.
L’Intelligence Artificielle dans l’Optimisation des Conceptions de Réacteurs
Malgré les craintes dystopiques que l’intelligence artificielle (IA) puisse un jour détruire la race humaine, elle est un outil puissant pour de nombreuses applications, notamment les prévisions météorologiques, le suivi de la pollution, la cartographie de la déforestation et le suivi de la fonte des glaces. Ces dernières années, l’IA a également émergé comme un outil utile dans la recherche sur la fusion nucléaire, offrant de nouvelles façons de relever certains des plus grands défis de ce domaine.
Un obstacle majeur dans la recherche sur la fusion est la conception de réacteurs capables d’atteindre et de maintenir les conditions nécessaires à la fusion. Les méthodes traditionnelles reposent sur des modèles mathématiques et des simulations complexes, qui peuvent être incroyablement chronophages et intensives en termes de calcul. L’IA, en particulier les algorithmes d’apprentissage automatique (ML), peut réduire considérablement le temps nécessaire pour ces simulations.
Par exemple, des chercheurs du Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) ont développé des algorithmes ML pour prédire les différents résultats de conception de réacteurs avec une précision remarquable. En entraînant ces algorithmes sur d’immenses quantités de données provenant d’expériences et de simulations antérieures, les scientifiques peuvent rapidement identifier les conceptions les plus prometteuses et les optimiser de manière impossible par les méthodes conventionnelles.
Contrôler le Comportement du Plasma
Le plasma, le gaz chaud ionisé où se produisent les réactions de fusion, est notoirement difficile à contrôler. Il a tendance à être très instable, avec une propension à des comportements turbulents qui peuvent étouffer les réactions de fusion. Cette déchirure des champs magnétiques contenant la réaction permet au plasma de s’échapper, mettant fin à la réaction de fusion.
La formation d’une instabilité de déchirure (à gauche) entraîne une perturbation du plasma, mettant fin à la réaction de fusion. Image utilisée avec l’aimable autorisation du PPPL
L’équipe de Princeton PPPL utilise d’énormes quantités de données collectées lors d’expériences passées au tokamak DIII-D à San Diego pour construire un réseau neuronal profond capable de prédire la probabilité de futures instabilités de déchirure en fonction des caractéristiques du plasma en temps réel. L’algorithme fonctionne dans un environnement simulé et essaie diverses stratégies pour contrôler les paramètres afin de contenir la réaction de fusion. Le système des chercheurs de PPPL a démontré qu’il peut prévoir les potentielles instabilités de déchirure du plasma jusqu’à 300 millisecondes à l’avance. Un contrôleur alimenté par l’IA dispose de suffisamment de temps pour modifier les paramètres et éviter une déchirure dans les lignes de champ magnétique du plasma.
Des Perspectives Basées sur les Données
Les expériences de fusion génèrent d’énormes quantités de données, dont une grande partie n’est pas analysée en raison de son volume et de sa complexité. L’IA excelle dans le tri de gros ensembles de données, en identifiant des motifs et des corrélations que les chercheurs humains pourraient manquer. Cette capacité peut être exploitée pour découvrir des perspectives sur la physique des plasmas et la dynamique de la fusion.
Par exemple, le projet ITER, une collaboration internationale construisant le plus grand tokamak du monde en France, utilise l’IA pour analyser les données des expériences de fusion précédentes dans le monde entier. En intégrant des données de différentes sources, l’IA peut identifier des tendances et des anomalies, fournissant aux chercheurs une compréhension plus approfondie des conditions nécessaires à une fusion réussie.
Accélérer la Science des Matériaux
Les matériaux utilisés dans les réacteurs de fusion doivent résister à des conditions extrêmes – chaleur intense, radiation et stress mécanique. Développer de nouveaux matériaux capables de supporter ces conditions est crucial pour la recherche sur la fusion. L’IA joue un rôle clé ici, notamment grâce à des techniques telles que la conception générative et la modélisation prédictive.
Les chercheurs du Los Alamos National Laboratory utilisent l’IA pour accélérer la découverte de nouveaux matériaux. En entraînant des modèles IA sur les données de la science des matériaux, ils peuvent prédire les propriétés de nouveaux composés et déterminer les candidats les plus prometteurs pour les applications de fusion. Cette approche accélère considérablement le processus de découverte de matériaux, pouvant mener à des percées dans le développement des composants des réacteurs.
L’Avenir de l’IA
Bien que l’IA fournisse des outils et des informations précieux, la fusion nucléaire pratique fait encore face à d’innombrables défis. Des obstacles techniques significatifs subsistent et la transition des succès en laboratoire à une production d’énergie de fusion commerciale et évolutive nécessitera des efforts soutenus et des investissements estimés à plus d’un billion de dollars. Cependant, l’intégration de l’IA dans la recherche sur la fusion change la donne, offrant un nouvel espoir que le rêve de l’énergie de fusion puisse enfin devenir une réalité.