“De certa forma, você pode comparar o que estamos tentando fazer com carros autônomos.”
A pós-doutoranda do MIT Cristina Rea está descrevendo seu trabalho no Centro de Ciência e Fusão de Plasma do Instituto (PSFC), onde está explorando maneiras de prever interrupções no plasma turbulento que alimenta os reatores tokamak de fusão.
“Você quer ser capaz de prever quando um objeto apresenta um obstáculo para o seu carro”, ela continua com sua comparação. “Da mesma forma, em dispositivos de fusão, você precisa ser capaz de prever interrupções, com tempo de aviso suficiente para que possa tomar medidas para evitar um problema.”
Os tokamaks usam campos magnéticos para conter plasma quente em uma câmara de vácuo em forma de rosquinha por tempo suficiente para que a fusão ocorra. Caótico e imprevisível, o plasma resiste ao confinamento e perturba. Previsões oportunas sobre interrupções incipientes do plasma podem ajudar a sustentar a produção de energia de fusão nesses dispositivos, evitando danos à máquina.
Para resolver o problema, Rea faz parte da colaboração do PSFC com o tokamak DIII-D em San Diego, que, desde que o dispositivo Alcator C-Mod do Center terminou em setembro de 2016, é o único tokamak de grau de fusão nos EUA que está atualmente em execução. Com o cientista de pesquisa do PSFC Bob Granetz, ela está desenvolvendo um banco de dados para centralizar informações sobre interrupções em C-Mod, DIII-D e outros tokamaks em todo o mundo. Empregando técnicas de aprendizado de máquina para modelar como as interrupções provavelmente progredirão, ela espera usar esses dados para encontrar maneiras de mitigar o problema.
Seu interesse pela ciência do plasma desenvolveu-se na Universidade de Pádua, onde, como estudante de pós-graduação, ela conseguiu adquirir experiência fazendo pesquisas no experimento de fusão Reversed Field Pinch da Itália. Ela se formou com doutorado em física em 2015. Então, parecia um desvio quando ela se viu aceitando uma posição como cientista de dados em um dos maiores bancos da Itália.
“A UniCredit estava procurando por um PhD que pudesse aprender rápido, então eles me deixaram ter um treinamento prático em técnicas de aprendizado de máquina, como as usadas para melhorar o gerenciamento de relacionamento com o cliente. Usamos os dados da conta e do cartão de crédito dos clientes do banco para prever a probabilidade de um determinado cliente fechar a conta e abandonar o banco.”
Embora genuinamente intrigada com as técnicas específicas usadas para explorar e analisar dados, ela observa, “o assunto em si não era o que eu estudava, o que eu amava”.
Ela decidiu, com o marido, que também é físico de plasma, “dar outra chance à pesquisa”. Juntos, eles começaram a explorar oportunidades fora da Itália. Quando seu marido recebeu uma posição de pós-doutorado na General Atomics (GA) em San Diego, Rea voltou sua atenção para as oportunidades locais, incluindo o DIII-D, que fica na GA. Lá ela descobriu o projeto perfeito para seus talentos.
O cientista de pesquisa do MIT Bob Granetz, colaborando no DIII-D, precisava de um pós-doutorado versado em física de plasma para ajudar a centralizar dados sobre interrupções de plasma tokamak, em preparação para analisar ainda mais os dados com aprendizado de máquina.
“Eu conhecia os métodos”, diz Rea, “embora em um contexto totalmente diferente. Esse foi um tiro de sorte!”
Apesar de uma riqueza de conhecimento reunida a partir de dispositivos de fusão e plasma, nenhuma teoria consistente ou sólida do processo de ruptura foi desenvolvida ainda.
“As interrupções são fenômenos complicados e não temos conhecimento teórico suficiente para poder calcular quando uma interrupção está se aproximando”, diz o supervisor Granetz. “Embora tenhamos enormes quantidades de dados empíricos, é difícil para nós reconhecer as informações necessárias e relevantes para a interrupção que acreditamos estar contidas nos dados. Este é exatamente o tipo de situação para a qual o aprendizado de máquina é adaptado: pegue alguns algoritmos que são bons em reconhecer padrões em dados, treine os algoritmos em nossos grandes bancos de dados de dados relevantes para a interrupção e veja se algo útil sai.”
Rea está animada para aplicar algumas das técnicas de aprendizado de máquina que adquiriu no setor bancário a esse problema complexo. Estar no local no DIII-D permite que Rea colete dados sobre os principais tokamaks em funcionamento nos EUA e esteja pronto para testar qualquer algoritmo promissor no tokamak em tempo real. Sua pesquisa recente compara dados de DIII-D e C-Mod para criar um algoritmo para prever interrupções que seria amplamente aplicável a outros tokamaks, incluindo ITER , o dispositivo de fusão de próxima geração que está sendo construído na França, e SPARC , o O experimento de energia de fusão líquida compacto e de alto campo do PSFC. Seus primeiros resultados indicaram que o algoritmo escolhido tem um sucesso preditivo muito diferente em cada dispositivo, com o sucesso no C-Mod sendo realmente pior do que um palpite aleatório.
“O DIII-D teve os melhores resultados até agora em termos de previsões confiáveis e conseguimos desenvolver um modelo robusto, dados os dados experimentais disponíveis. O C-Mod mostrou dinâmicas de interrupção completamente diferentes e estamos trabalhando ativamente para desenvolver um algoritmo capaz de capturar essas dinâmicas e, ao mesmo tempo, generalizar de maneira confiável para casos não vistos”.
Rea está mais energizado do que dissuadido pelo desafio de desenvolver ferramentas de aprendizado de máquina de ponta que eventualmente fornecerão um processo para previsões consistentes. Ela sempre adorou um desafio, decidindo na faculdade por um curso de física em vez de literatura inglesa porque colocava mais perguntas que ela queria responder.
“Na faculdade, comecei a me interessar pela física do ponto de vista teórico. Depois mudei para plasma. Toda vez que eu mudava para um tópico diferente era porque eu precisava de mais perguntas. Eu precisava de mais problemas.” Ela ri enquanto pergunta: ‘O que vai realmente me deixar perplexo?’
A pesquisa de fusão manterá as perguntas chegando.
“A física do plasma e todos os esforços para entender e tentar desenvolver energia de fusão – acho que essa é realmente uma boa tarefa e uma boa questão para resolver. Descobrir a resposta a essa pergunta – como criar energia de fusão na Terra – terá um grande impacto, não apenas em um número limitado de pessoas, mas em toda a humanidade”.