Pesquisadores do Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL), ligado ao Departamento de Energia dos Estados Unidos, e da Universidade de Princeton desenvolveram uma estrutura de inteligência artificial capaz de monitorar e controlar plasmas em experimentos de fusão nuclear. Batizado de PACMAN, o sistema foi testado em cinco experimentos reais no tokamak DIII-D, em San Diego, na Califórnia.
De acordo com o Princeton Plasma Physics Laboratory, a arquitetura normalmente toma decisões em cerca de 20 milissegundos. Esse intervalo permite identificar mudanças no comportamento do plasma e ajustar parâmetros antes que determinadas instabilidades comprometam o experimento.
Como funciona a inteligência artificial para fusão nuclear
O PACMAN reúne diferentes modelos de aprendizado de máquina e controladores em um único circuito de operação. O sistema recebe medições em tempo real, verifica a possibilidade de erros, estima como o plasma deve se comportar e calcula comandos para equipamentos responsáveis pelo controle do experimento.
Entre os dispositivos que podem receber essas instruções estão sistemas de aquecimento, injetores de gás e ímãs. Antes de qualquer comando chegar ao tokamak, uma etapa adicional aplica limites de segurança ao hardware. A estrutura foi planejada para que modelos diferentes possam ser adicionados ou substituídos sem a necessidade de reconstruir todo o sistema de controle.
Essa modularidade é relevante porque tokamaks podem apresentar diferenças de tamanho, formato e instrumentação. Segundo o PPPL, a possibilidade de adaptar componentes do PACMAN pode facilitar sua utilização em outras instalações de pesquisa, embora os testes divulgados tenham ocorrido no DIII-D.
Testes identificaram instabilidades do plasma
Durante os experimentos, o sistema controlou equipamentos de aquecimento, ajustou a densidade e a rotação do plasma e previu explosões repentinas de energia em sua borda. A inteligência artificial também antecipou um fenômeno conhecido como “tearing mode”, uma instabilidade que pode afetar a configuração do plasma.
Segundo o laboratório, o PACMAN identificou essa instabilidade aproximadamente 200 milissegundos antes de seu surgimento. Com essa antecipação, os pesquisadores puderam modificar as condições do plasma na tentativa de evitar o fenômeno. O resultado mostra como modelos de aprendizado de máquina podem atuar não apenas na análise posterior dos dados, mas também no controle de um processo físico em andamento.
O DIII-D National Fusion Facility, onde os experimentos foram realizados, é um tokamak localizado em San Diego e considerado o maior em operação na América do Norte. A instalação é uma unidade de pesquisa do Departamento de Energia dos Estados Unidos, administrada pela General Atomics, conforme informações da DIII-D National Fusion Facility.
Supervisão humana continua necessária
Apesar da velocidade das decisões, o PACMAN não substitui os pesquisadores responsáveis pelos experimentos. Os operadores continuam definindo os objetivos e os parâmetros de cada teste. Os modelos trabalham dentro das restrições de segurança estabelecidas previamente, enquanto a arquitetura limita os comandos enviados aos equipamentos.
Esse desenho combina automação e supervisão humana em um ambiente no qual alterações precisam ser identificadas rapidamente. O plasma utilizado em pesquisas de fusão precisa ser mantido em condições controladas, e uma instabilidade pode interromper o experimento. Nesse contexto, a IA funciona como uma camada de monitoramento, previsão e resposta em tempo real.
O desenvolvimento foi divulgado pelo PPPL em 2 de setembro de 2026. O anúncio informa que o PACMAN já havia sido testado nos cinco experimentos realizados no DIII-D. O trabalho científico relacionado ao sistema também está associado a um artigo na revista Nuclear Fusion, disponível pelo DOI informado pelos pesquisadores.
A aplicação representa uma frente específica do uso de inteligência artificial em pesquisa científica: o controle direto de sistemas físicos complexos. Em vez de produzir apenas previsões ou relatórios, o modelo participa de uma cadeia operacional que mede o estado do plasma, avalia riscos e calcula ações dentro de limites definidos. A tecnologia ainda depende de validação em diferentes equipamentos, mas os testes no DIII-D indicam como a IA pode apoiar experimentos de fusão nuclear em escalas de tempo de milissegundos.
