El pasado 11 de julio, el investigador del Laboratorio Nacional de Fusión, Alejandro Manuel Fernández Navarro, defendió su tesis ‘Metodología para el análisis electromagnético mediante el método de elementos finitos para componentes de reactores de fusión’ en la Universidad de Oviedo, obteniendo la máxima calificación: sobresaliente Cum Laude.
Este trabajo ha sido codirigido por Eduardo Rodríguez Ordóñez, de la Universidad de Oviedo; y por José Martínez Fernández, del Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT. Además de obtener la máxima calificación, la tesis ha sido propuesta para Premio Extraordinario.
En el diseño de componentes de reactores de fusión se realizan análisis electromagnéticos (EM) para verificar que soportan las cargas EM que surgen durante eventos de plasma transitorios, asegurando así su correcto funcionamiento.
A lo largo de su investigación, Alejandro Manuel Fernández ha desarrollado una metodología completa para la realización de análisis EM mediante la creación de algoritmos que guíen al analista a través de las decisiones y acciones, desde la selección de los casos a simular y del método de cálculo hasta la validación de resultados.
La metodología se divide en tres submétodos principales. El primero es para la selección del peor caso entre los eventos EM considerados. En el segundo se selecciona el método de cálculo y los componentes a incluir en el modelo. Y el tercero es la ejecución del análisis EM en elementos finitos con el método Spheres-Worst instant desarrollado.
La metodología ha sido aplicada al análisis EM de los componentes ex-vessel del diagnóstico de ITER llamado Wide-Angle Viewing System (WAVS), en su fase de diseño final. El método de análisis seleccionado es el llamado Spheres-Worst instant method, implementado con un modelo 3D en elementos finitos, y que se ha desarrollado durante la presente tesis. Los mapas 3D de fuerzas volumétricas calculados fueron posteriormente importados en el correspondiente modelo mecánico para realizar el análisis estructural y validar los diseños finales.
Con la metodología desarrollada se contribuye a la estandarización y optimización de los análisis EM para componentes de reactores de fusión.
La tesis realizada por Alejandro Manuel Fernández Navarro también ha obtenido la Mención Internacional, con una estancia en ITER en el curso 2023/2024; y la Mención de Doctorado Industrial, gracias a su participación en el proyecto de Fusion For Energy para el diseño y desarrollo del WAVS.
El pasado martes 15 de julio, miembros de la Federación Española de Centros Tecnológicos (FEDIT) visitó la sede del CIEMAT en Madrid con el objetivo de explorar nuevas vías de colaboración y reforzar las alianzas estratégicas entre los centros tecnológicos el CIEMAT, especialmente en los ámbitos de la innovación, la transferencia de tecnología y la participación en programas nacionales y europeos.
Por parte de la Federación Española de Centros Tecnológicos (FEDIT), participaron representantes de diversos centros asociados: David Monllor, del Instituto Tecnológico de Producto Infantil y Ocio (AIJU); Mari Carmen Carrillo Sánchez y Laura Moreno Cordero, del Centro Tecnológico Agroalimentario de Extremadura (CTAEX); Maite Fernández y José Ignacio Domínguez, de la Fundación para la Investigación y Desarrollo en Transporte y Energía (CIDAUT); Joan Guasch, del Centro Tecnológico de Cataluña (EURECAT); Elsa Briqueleur e Immaculada Miracle Montserrat, del Centro Tecnológico LEITAT (LEITAT); Ali Vasallo y Luis Ángel Bujedo, del Centro de Automatización, Robótica y Tecnologías de la Información y de la Fabricación (CARTIF); José Francisco Puche y Josefina Garrido, del Centro Tecnológico del Mueble y la Madera de la Región de Murcia (CETEM); además de Áureo Díaz-Carrasco, director de FEDIT, y Marta Muñoz Fernández, directora de Comunicación de la Federación.
Además de una visita guiada a dos instalaciones emblemáticas del CIEMAT, el Laboratorio Nacional de Fusión y el laboratorio SMART-Lab, dedicados a investigación avanzada en física y tecnologías emergentes; los asistentes pudieron conocer de cerca la actividad científica y tecnológica desarrollada tanto por el CIEMAT como por los centros que integran FEDIT, así como los retos y oportunidades compartidos con los centros tecnológicos.
Asimismo, la directora de comunicación de FEDIT, presentó la próxima edición de meetechSpain 2025, el principal evento de la Federación para el impulso de la I+D empresarial.
El objetivo de STRANAI es fomentar la colaboración multidisciplinar entre expertos en teoría, física experimental, materiales e ingeniería de la fusión nuclear.
La convocatoria de 2024 de «REDES DE INVESTIGACIÓN» en el marco del Programa Estatal de Transferencia y Colaboración del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación para el periodo 2024-2027 de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) ha concedido una ayuda al proyecto STRANAI (STRAtegic network for Nuclear fusion research acceleration through Artificial Intelligence techniques).
Coordinada por el investigador del CIEMAT, Giuseppe Rattá, STRANAI reúne a ocho grupos de investigación de toda España con el objetivo de acelerar el desarrollo de la fusión nuclear mediante la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial. La red está integrada por el Laboratorio Nacional de Fusión (CIEMAT, Madrid), PSFT (Plasma Science Fusion Technology group, de la Universidad de Sevilla), BSC (Fusion Research Group at Barcelona Supercomputing Center, en Barcelona), UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia), CETA (Centro Extremeño de Tecnologías Avanzadas, en Cáceres) IFMIF-DONES (Granada), UPO (Universidad Pablo de Olavide, Service Robotics Lab, en Sevilla) y CAR (Centre for Automation and Robotics – Grupo de Automatización Avanzada de Máquinas y Entornos Complejos en Madrid).
El objetivo de STRANAI es fomentar la colaboración multidisciplinar entre expertos en teoría, física experimental, materiales e ingeniería de la fusión nuclear, en coordinación con grupos especializados en inteligencia artificial. La red busca establecer sinergias estratégicas que permitan abordar los grandes retos del campo de manera integrada y eficiente. Para ello, STRANAI trabajará con datos procedentes de nueve infraestructuras clave en investigación en fusión, y organizará sus esfuerzos en torno a seis líneas de trabajo prioritarias:
Identificación de eventos físicos mediante análisis de imágenes y vídeos.
Automatización del análisis de turbulencia con reflectometría Doppler.
Inteligencia artificial explicable, IA basada en física y extracción de ecuaciones desde modelos.
Creación de bases de datos multi-dispositivo y repositorios de código compartido.
Control del plasma y estudio de límites operativos.
Modelos predictivos para la mitigación y prevención de disrupciones.
Nueve infraestructuras clave de fusión nuclear en esta propuesta. En el sentido de las agujas del reloj, comenzando desde la esquina superior izquierda: el dispositivo TJ-II (y el equipo del LNF), JET, W7-X, AUG (vista interior de la cámara de vacío), sección de radiofrecuencia del LIPAc, diseño conceptual del acelerador IFMIF-DONES, ilustración del JT-60SA, vista interior del stellarator LHD y SMART.
Web STRANAILa red ya cuenta con una página web oficial, donde se pueden consultar sus objetivos, participantes y próximos pasos
Irene Álvarez Castro ha defendido en la Universidad de Granada su tesis doctoral ‘Estudio y caracterización de la dosis neutrónica recibida por las muestras del HFTM de la instalación IFMIF-DONES’ con la máxima calificación: sobresaliente Cum Laude.
Esta es la primera tesis realizada como resultado de la colaboración entre el CIEMAT y la UGR, y ha sido desarrollada bajo la coordinación de Fernando Mota (CIEMAT) y Marta Anguiano (UGR).
Esta investigación presenta una evaluación neutrónica detallada de configuraciones realistas de especímenes dentro de IFMIF-DONES y una comparación exhaustiva con las condiciones de DEMO. Se evalúan aspectos claves como el daño primario por desplazamiento, la producción de gas, el calentamiento nuclear y la transmutación. Además, se ha llevado a cabo un análisis de los sistemas de diagnóstico que actualmente están previstos ser instalados.
Esta tesis pone de manifiesto la necesidad de reevaluar la distribución de muestras en las capsulas HFTM que cumpla todos los objetivos e incluya el número mínimo de cada tipo de muestra necesario para caracterizar el daño.
El tribunal estuvo compuesto por el catedrático de la UGR Antonio Lallena como secretario, la investigadora Iole Palermo del CIEMAT como presidenta y el investigador Michael Rieth del KIT como vocal. Ellos manifestaron que los datos son de gran interés ya que hasta ahora no se habían realizados estudios tan detallados sobre la dosis de las muestras de material en IFMIF-DONES.
Irene Álvarez Castro ha sido además beneficiaria de la beca EUROfusion Engineering Grants, otorgada por el consorcio EUROfusion. Un programa que atrae a los mejores talentos de ingeniería en las primeras etapas de su carrera, para que trabajen en desafíos tecnológicos clave y desarrollen habilidades que son esenciales para el programa europeo de fusión.
La Comisión Europea, a través de Fusion for Energy (F4E), ha aprobado una inversión de 202 millones de euros para la construcción y puesta en marcha del acelerador de partículas IFMIF-DONES, ubicado en Escúzar (Granada), lo que supone en torno al 25% del coste total del proyecto.
El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), IBM y aggity, business partner español de la tecnológica, han anunciado una colaboración estratégica para integrar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) generativa en los experimentos de fusión nuclear llevados a cabo en el Laboratorio Nacional de Fusión (LNF) del CIEMAT, ubicado en Madrid. Este proyecto se enmarca dentro del consorcio europeo EUROFusion, tiene como foco principal el dispositivo experimental TJ-II, y juega un papel crucial en la participación española en el proyecto ITER.
El CIEMAT, una institución clave en el desarrollo de tecnologías energéticas avanzadas en España, lidera investigaciones en el ámbito de la fusión nuclear como parte de EUROFusion, que agrupa a los principales centros de investigación europeos en este campo. Dentro de estas investigaciones, el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT opera el TJ-II, un stellarator de tipo heliac diseñado para estudiar los principios físicos de la fusión nuclear y optimizar los parámetros de los plasmas de fusión en entornos controlados. En funcionamiento desde 1998, el TJ-II tiene una configuración magnética compleja que permite explorar la dinámica del plasma con un alto grado de precisión y contribuye al proyecto ITER, dispositivo de fusión termonuclear experimental internacional.
La integración de tecnologías de IA generativa como IBM watsonx permitirá revolucionar la forma en que se procesan los datos de los experimentos en el TJ-II, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos y ayudando a identificar patrones ocultos que podrían ser esenciales para el avance de la investigación en fusión al añadir una capacidad de observación y análisis superior a la del ojo humano.
«Estamos conectando bases de datos muy específicas de parámetros del plasma, con aplicaciones predictivas de Machine Learning (ML), para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes a través de grandes modelos de lenguaje (LLM) de forma generativa. Esto nos permitirá a corto plazo disponer de un asistente virtual de apoyo durante la operación del TJ-II que nos ayude, por ejemplo, como un sistema recomendador para conseguir plasmas de confinamiento mejorado, buscar configuraciones experimentales efectivas anteriores del dispositivo o simplemente para obtener informes de operación al final del día a partir de los experimentos realizados en cada sesión», explica Augusto Pereira, responsable del proyecto de IA en el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT.
«IBM tiene como principio fundamental la apuesta por la innovación abierta, y la colaboración con el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT para aprovechar el poder de la IA generativa y las capacidades diferenciales de IBM watsonx ahondan en esta filosofía. La fusión nuclear es una de las líneas de investigación más prometedoras para abordar los desafíos energéticos e IBM vuelve a estar implicado de nuevo en un proyecto dirigido a mejorar el mundo», ha dicho Manuel Villalba, Technical Leader de IBM España, Portugal, Grecia e Israel.
IA generativa aplicada a la investigación
watsonx es el porfolio de productos de IBM para acelerar el impacto de la IA generativa. En el contexto de la colaboración con el Laboratorio Nacional de Fusión, watsonx se está utilizando para implementar casos de uso relacionados con el reconocimiento de patrones en señales e imágenes, la clasificación de datos experimentales y la generación de modelos predictivos. El proyecto incluye la creación de una plataforma de IA específica para datos de fusión nuclear, con especial énfasis en seguridad y adaptabilidad.
Entre los avances logrados destacan:
• Desarrollo de modelos de nube híbrida: permite la conectividad flexible entre los sistemas del TJ-II y los servicios de IBM para el procesamiento de datos.
• Bases de datos vectoriales especializadas: facilitan el almacenamiento y la recuperación eficiente de datos experimentales.
• Entrenamiento de modelos de lenguaje especializado: adaptados para trabajar con los datos únicos generados por el dispositivo TJ-II, con el objetivo de validar científicamente los resultados obtenidos mediante IA generativa.
La colaboración de IBM con el LNF no es solo tecnológica, sino también científica. Muchos de los casos de uso que se integrarán en la plataforma colaborativa de investigación requieren de la exploración previa y validación de algoritmos muy complejos, utilizando datos muy específicos de ingeniería nuclear. Dicha colaboración científica ya está dando sus frutos, como el trabajo desarrollado para poder generar señales e imágenes sintéticas de forma precisa, a partir de la observación de plasmas de fusión. Lo que, en la práctica, supone decirle a la IA generativa como puede ‘generar’ de forma predictiva y precisa señales e imágenes sintéticas muy características de la fusión nuclear.
Una solución energética de futuro
La colaboración entre IBM España y el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT se produce en un momento crucial para la investigación en fusión nuclear, considerada una de las soluciones más prometedoras para abordar los desafíos energéticos del futuro. A nivel internacional, proyectos como ITER en Francia, gestionado a través de la agencia doméstica europea (F4E), están liderando los esfuerzos por demostrar la viabilidad de la fusión como una fuente de energía segura, limpia y prácticamente ilimitada.
El TJ-II desempeña un papel complementario en esta red global de investigación, contribuyendo a la generación de datos esenciales para el desarrollo de modelos teóricos y simulaciones computacionales. Con la integración de tecnologías de IA generativa, el LNF-CIEMAT está posicionándose a la vanguardia de la innovación científica, optimizando el análisis de datos y acelerando los descubrimientos en este campo.
El Laboratorio Nacional de Fusión está presente en ITER en el diseño y construcción de varios diagnósticos. De esta forma el LNF no solo contribuye al presente de ITER, sino que se posiciona, en colaboración con IBM, como un actor clave en el futuro de la fusión nuclear. La integración de inteligencia artificial avanzada y sistemas autónomos en la vigilancia de estos diagnósticos representa un salto cualitativo hacia una operación más segura, eficiente y autónoma.
El proyecto contempla la especialización de los modelos de lenguaje (LLMs y SMLs) con datos específicos de fusión nuclear, así como la implementación de enfoques semánticos avanzados para el reconocimiento de patrones en señales e imágenes generadas por los dispositivos experimentales. Esto no solo mejorará la capacidad de análisis de los datos, sino que también permitirá la generación de hipótesis científicas más precisas y la validación de modelos teóricos con mayor rapidez.
El objetivo global es la creación de una plataforma de IA generativa, como prueba de valor, que aproveche todas las capacidades de LLMs y ML entrenados específicamente en datos de fusión nuclear. Esta plataforma estará orientada al análisis avanzado y al descubrimiento de ‘insights’ mediante preguntas interactivas y modelos de autoaprendizaje, apoyados en una amplia base de conocimiento y en el uso de algoritmos complejos.
La primera edición del programa pequeCIEMAT, impulsado por la Unidad de Divulgación Científica del CIEMAT, se ha consolidado como una de las iniciativas más destacadas para acercar la ciencia y la tecnología a la infancia, despertando la curiosidad científica desde edades tempranas y reforzando el compromiso del centro con la educación y la vocación investigadora.
Durante este curso, más de 1400 alumnos y alumnas participaron en las actividades organizadas tanto en sus colegios como en las instalaciones del CIEMAT. Las propuestas incluyeron talleres interactivos, visitas adaptadas a laboratorios y encuentros con personal investigador, en un formato diseñado específicamente para el público infantil.
La puesta en marcha de pequeCIEMAT ha sido posible gracias a la colaboración activa de 48 personas del CIEMAT, que han ofrecido su conocimiento y entusiasmo para fomentar el pensamiento crítico y el interés por la ciencia en la infancia.
Este programa, que complementa al ya consolidado «El CIEMAT en tu instituto» -dirigido a estudiantes de Secundaria, Bachillerato y Formación Profesional-, permite al centro cubrir el espectro educativo de los 3 a los 18 años, consolidando una estrategia integral de divulgación científica orientada a inspirar futuras vocaciones.
Jesús Puerta, responsable de la Unidad de Divulgación Científica, sostiene que «con pequeCIEMAT, el CIEMAT refuerza su papel como agente activo en la cultura científica, acercando la investigación a las aulas y creando vínculos significativos entre el mundo científico y la sociedad desde sus primeras etapas educativas».
El pasado 3 de junio se celebró la primera edición de NextGen CIEMAT, una jornada organizada por el Grupo de Jóvenes Investigadores en colaboración con la Unidad de Divulgación y el respaldo de la Dirección General, que reunió a 48 participantes y más de un centenar de asistentes. El evento se consolidó como un espacio clave para dar visibilidad al talento joven del centro, fomentar la colaboración y compartir investigaciones en un ambiente dinámico y enriquecedor.
En esta primera edición, 48 jóvenes investigadoras e investigadores presentaron sus trabajos a través de vídeos, presentaciones orales, pósters y stands. La jornada se convirtió en un espacio dinámico de encuentro, intercambio y colaboración, que reflejó el talento, la creatividad y el compromiso del personal joven del centro.
Durante la tarde, tuvo lugar la mesa redonda ‘Carrera investigadora, técnica y divulgación: pasado, presente y futuro’, un espacio de diálogo intergeneracional donde los ponentes -Jesús Puerta, Belit Garcinuño, Miguel Llorente y Paula Río- ofrecieron una visión amplia y complementaria sobre sus trayectorias. El intercambio de ideas y la cercanía de los ponentes generaron un ambiente muy valorado por los asistentes.
La calidad de las presentaciones, el interés del público y el ambiente de participación activa han consolidado NextGen CIEMAT como una iniciativa con gran proyección de futuro. Es por ello que desde el comité organizador destacan la excelente acogida del evento y el entusiasmo mostrado por toda la comunidad del CIEMAT. «Con NextGen, el centro refuerza su compromiso con la formación, la divulgación y el crecimiento profesional del personal joven, consolidando un espacio de encuentro entre generaciones que promueve el intercambio de conocimientos y la colaboración entre áreas», afirman desde la organización del evento.
Durante la jornada también se reconoció el trabajo de varias personas participantes, premiadas en las modalidades de vídeo y presentación oral y stand/póster:
– Modalidad stand/póster: Sharon S. Baltazar, Alberto Pérez de Rada Fiol y Paula Nieto Chacón.
– Modalidad vídeo: Silvia Royano Martínez, Juan Escobar Arnanz y Natalia Chamorro Claver.
Esta jornada ha sido posible gracias al apoyo de la Dirección General del CIEMAT y a la colaboración de las áreas de Divulgación, Comunicación y Editorial, cuyo respaldo fue fundamental para el desarrollo de la iniciativa. Desde el comité organizador señalan además que en los próximos meses comenzarán a preparar la segunda edición de NextGen CIEMAT, que llegará cargada de novedades y nuevas oportunidades para seguir impulsando el talento joven del centro.
