Technologie
L’Inder IA de Princeton vient de résoudre un des principaux défis de la fusion nucléaire.
Cet outil permet de recréer des données manquantes provenant de capteurs, ce qui pourrait rendre la fusion nucléaire plus fiable et efficace, tout en simplifiant les systèmes nécessaires à cette technologie.
En générant des données synthétiques, Diag2Diag offre des détails supplémentaires que les capteurs traditionnels ne capturent pas, ce qui est essentiel pour stabiliser le plasma et réduire les coûts des futurs réacteurs de fusion.
L’IA pourrait également trouver des applications dans d’autres domaines, comme dans l’aérospatiale ou la chirurgie robotique, en garantissant la fiabilité dans des environnements critiques où les capteurs peuvent faillir.
De plus, cette innovation soutient des théories existantes sur le contrôle des instabilités du plasma, contribuant ainsi à rendre l’énergie de fusion plus viable pour un usage commercial.
En réduisant le nombre de diagnostics nécessaires, la technologie pourrait permettre la création de réacteurs de fusion plus compacts et économiques, ce qui est crucial pour intégrer efficacement la fusion dans le système énergétique futur.