Trois scientifiques du laboratoire de physique des plasmas de Princeton, rattaché au Département de l’Énergie des États-Unis, ont été honorés par le prix Kaul 2025 pour l’excellence en recherche sur la physique des plasmas et le développement technologique. Les lauréats, Seong-Moo Yang, SangKyeun Kim et Ricardo Shousha, ont été récompensés pour leur contribution à l’optimisation des champs magnétiques en 3D dans les tokamaks, un élément crucial pour contrôler les instabilités aux bords du plasma, dans le but d’améliorer son confinement.
Les enjeux techniques de la fusion nucléaire
La fusion nucléaire consiste à faire entrer en collision des atomes d’hydrogène à de très haute énergie, suffisant pour générer un plasma surchauffé. Ce plasma, dont les températures égalent ou dépassent celles du cœur du soleil, doit être contenu dans un appareil en forme de beigne connu sous le nom de tokamak.
D’après un communiqué du Princeton Plasma Physics Laboratory, « maintenir la stabilité du bord du plasma constitue un défi majeur pour l’énergie de fusion, car cette zone frontière peut devenir instable et endommager l’intérieur du tokamak. » En effet, si le bord du plasma n’est pas stabilisé, cela peut provoquer des instabilités de mode de déchirement, des événements soudains causant une perte de confinement qui peuvent nuire à l’intégrité du tokamak et interrompre le processus de fusion.
Les méthodes actuellement utilisées par les chercheurs réagissent souvent aux instabilités seulement après leur apparition. Cependant, les travaux menés par le trio de PPPL proposent une approche proactive, modifiant en temps réel les paramètres du tokamak pour prévenir la formation d’instabilités.
L’importance des champs magnétiques en 3D et de l’intelligence artificielle
Traditionnellement, la plupart des tokamaks utilisent des champs magnétiques en deux dimensions pour maintenir le confinement. Toutefois, des recherches récentes suggèrent que l’utilisation de champs magnétiques en 3D pourrait renforcer la stabilité. Kim, un physicien de recherche au PPPL, indique que « nous avons exploré des pistes prometteuses pour l’optimisation en 3D en intégrant la physique, l’intelligence artificielle (IA) et le contrôle en temps réel. » Malgré cela, des décisions humaines restent intégrées dans le processus d’optimisation.
Calculer et optimiser ces champs magnétiques en 3D représente une tâche particulièrement complexe, dépassant les capacités des systèmes de contrôle manuel classique. Selon Kim, « ces méthodes traditionnelles sont trop compliquées à mettre en œuvre, d’où l’importance d’utiliser un type d’IA appelé apprentissage automatique pour réaliser une avancée significative. »
Grâce à des expériences simulées, le système d’IA a pu apprendre à élaborer des stratégies optimales pour maintenir une haute puissance, tout en évitant les conditions propices à la perte de plasma. Cette solution pilotée par l’IA permet de prévoir les potentielles instabilités de déchirement et d’ajuster avec précision les lignes de champ magnétique.
Collaboration internationale et objectifs futurs
Kim a souligné à quel point la collaboration entre différentes institutions de recherche a été essentielle pour mener à bien ce travail. Elle inclut notamment des expériences réalisées au tokamak KSTAR en Corée du Sud et au tokamak DIII-D à San Diego. Cette synergie a permis de garantir que les recherches soient modulaires et suffisamment flexibles pour être adoptées par divers établissements de fusion à l’échelle mondiale.
La prochaine étape de ces recherches consiste à développer un système d’optimisation des champs en 3D entièrement automatisé, qui travaillera en harmonie avec tous les autres mécanismes de contrôle du plasma. Étant donné la multitude de variables à gérer, l’apprentissage automatique est considéré comme la méthode principale pour faire progresser l’énergie de fusion à l’échelle commerciale.
Le directeur du laboratoire, Steve Cowley, a conclu en soulignant que Yang, Kim et Shousha « ont apporté des contributions fondamentales à un des problèmes les plus complexes en matière d’énergie de fusion, en combinant intelligence artificielle et méthodes traditionnelles. » Leur travail enrichit notre compréhension des moyens d’opérer ces systèmes de façon plus fiable et efficace, et influence déjà des expériences à l’échelle mondiale.
FAQ
Qu’est-ce qu’un tokamak ?
Un tokamak est un dispositif de confinement magnétique utilisé pour la recherche en fusion nucléaire. Il dispose d’une forme annulaire pour maintenir le plasma à des températures élevées.
Pourquoi la fusion nucléaire est-elle importante ?
La fusion nucléaire est considérée comme une source d’énergie potentiellement inépuisable et propre, pouvant répondre aux besoins énergétiques futurs sans produire de déchets radioactifs nocifs.
Quels sont les défis majeurs de la fusion nucléaire ?
Les principaux défis sont le maintien de la stabilité du plasma, le confinement efficace de cette matière à haute température, et le développement de technologies avancées pour contrôler les instabilités.
Comment l’intelligence artificielle aide-t-elle dans la recherche sur la fusion ?
L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage automatique, permet d’analyser rapidement de vastes ensembles de données et d’optimiser les paramètres du plasma en temps réel pour améliorer la stabilité et l’efficacité des tokamaks.
Quelles sont les applications possibles des recherches en fusion ?
Les avancées en fusion pourraient mener à des réacteurs de fusion fonctionnels, offrant une source d’énergie durable pour la production d’électricité, ainsi qu’à des applications dans d’autres domaines scientifiques et technologiques.
