Appena qualche ora di lavoro invece di oltre due mesi. Tutto grazie a degli algoritmi. Che l’intelligenza artificiale riesca in certi ambiti a snellire molto procedure e processi non è una novità. Ora però è un’azienda che si occupa di fusione nucleare, la Tea Technologies, ad aver avviato una collaborazione con Google. L’obiettivo è arrivare il prima possibile ad una soluzione che permetta di commercializzare questo tipo di tecnologia. Affinché la fusione diventi economicamente sostenibile, deve prima poter generare più energia di quanta ne consuma ma nessuno ha ancora raggiunto questa soglia nonostante la si tenti di raggiungere da circa ottanta anni.
Fondata nel 1998, la Tae Technologies, ha sede a a Foothill Ranch, in California e nel tempo a prodotto oltre 900 brevetti e raccolto più di 880 milioni di dollari in finanziamenti. Fra coloro che l’hanno sostenuta ci sono nomi del calibro di Goldman Sachs, i Rockefeller e Paul Allen, cofondatore di Microsoft. E nel consiglio di amministrazione siede l’ex segretario all’energia degli Stati Uniti Ernest Moniz.
Il dispositivo creato da Tea, chiamato C2W “Norman” dal nome del fondatore, il fisico Norman Rostoker morto nel 2014, è lungo 30 metri e rappresenta un approccio diverso rispetto agli altri reattori fatti a forma di ciambella. Generando un gas caldo caricato elettricamente chiamato plasma, il C2W “Norman” consente alle particelle in rapido movimento di fondersi, rilasciando energia. Ma controllare il plasma a decine di milioni di gradi richiede un sistema sofisticato che va costantemente migliorato per diventare più efficiente.
La conoscenza di Google nell’apprendimento automatico delle macchine, ovvero la capacità dell’intelligenza artificiale di imparare da sola migliorando costantemente, è stata qui utilizzata per ottimizzare il dispositivo di Tae. Nello specifico l’intelligenza artificiale di Google viene coinvolta quando qualcosa sul reattore viene cambiato, una parte nuova migliore ad esempio. Simili sostituzioni fino a ieri richiedevano circa due mesi di messa a punto, ora ridotti a un solo pomeriggio.
Non solo. L’apprendimento automatico viene sfruttato anche per ricostruire ciò accade durante la fusione riunendo dati di natura differente per avere un quadro più approfondito del processo. Secondo l’amministratore delegato di Tae Michl Binderbauer, intervistato di recente dalla Bbc, la partnership con Google potrebbe ridurre di un anno il programma a lungo termine dell’azienda californiana, che prevede di avere un dispositivo pronto per la commercializzazione entro il 2030.
