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Les scientifiques poursuivent depuis longtemps l’idée d’une fusion propre et illimitée, mais les réacteurs expérimentaux sont encore loin de remplacer les combustibles fossiles. Un défi majeur concerne l’imprévisibilité du plasma surchauffé, qui entraîne des irrégularités dans la production d’énergie. Une équipe du Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) a mis au point une IA capable de prévoir le comportement du plasma et de corriger ces irrégularités, ce qui pourrait ouvrir la voie à un processus de fusion plus constant et durable.

Les réacteurs de fusion de type « tokamak », utilisent des champs magnétiques pour contenir le plasma à l’intérieur d’un tore en forme de beignet, l’empêchant de s’échapper des parois du tore. Cependant, le plasma ne reste évidemment pas immobile, et des « instabilités » peuvent se produire, entraînant dans la plupart des cas une fuite de plasma du champ magnétique. Le réacteur doit alors être arrêté et réinitialisé. L’IA développée au PPPL serait capable de prévoir ces instabilités suffisamment tôt pour qu’elles puissent être corrigées.
L’IA a été testée au National Fusion Facility DIII-D du Département de l’Énergie à San Diego. Le système DIII-D, en fonctionnement depuis les années 1980, permet aux scientifiques d’expérimenter la fusion nucléaire. L’IA a été formée en utilisant des données d’expériences de fusion passées afin de pouvoir identifier les signes que le plasma est sur le point de s’échapper du champ magnétique (et donc de mettre fin à l’expérience).
Les résultats sont encourageants : l’IA a permis de réduire les « instabilités de mode de déchirement » dans le réacteur DIII-D. Seul hic, l’IA a été spécifiquement formée pour ce système et ne peut donc pas prévoir ou stabiliser les mêmes instabilités dans d’autres tokamaks. Les scientifiques cherchent donc désormais à développer une IA plus universelle et à étendre ses capacités de sorte qu’elle puisse gérer les problèmes dans plusieurs réacteurs à fusion. L’étude a été publiée dans la revue Nature.
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10 Jul. 2026 • 20:28
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