El desarrollo de la energía de fusión nuclear con fines comerciales enfrenta complejos desafíos de ingeniería. Para lograr que los núcleos de deuterio y tritio se fusionen, es necesario confinarlos en un plasma que alcanza temperaturas de al menos 150 millones de grados Celsius. En este proceso, el control de las turbulencias e inestabilidades resulta clave para evitar que la reacción se interrumpa.
Para abordar este problema, un equipo de investigadores de la Universidad de Gante, en Bélgica, diseñó un método basado en inferencia bayesiana. Este sistema analiza la información captada por sensores para identificar anomalías en los campos magnéticos creados por imanes superconductores, encargados de contener y estabilizar el plasma dentro de la cámara de vacío de los reactores de tipo tokamak.
De la física de altas energías a la industria alimentaria
La capacidad de este algoritmo para detectar irregularidades en sistemas complejos a partir de datos incompletos llamó la atención del sector privado. Dos empresas belgas, PropheSea e Ikologik, advirtieron que la herramienta desarrollada para la fusión nuclear podía adaptarse a otros procesos industriales.
A partir de este hallazgo, las firmas propusieron trasladar la tecnología del ámbito científico al monitoreo y la optimización de procesos de producción masiva, incluyendo el sector de elaboración de papas fritas congeladas. De esta manera, una solución concebida para la física de partículas encuentra una aplicación práctica inesperada en el control de calidad industrial.