La computación cuántica se suma a la fusión nuclear; combustible para futuras centrales eléctricas

Mediante la combinación de inteligencia artificial, supercomputadoras y computadoras cuánticas, los investigadores han logrado simular uno de los problemas más complejos a los que se enfrentan los reactores de fusión nuclear.
Combinando la potencia de las computadoras cuánticas, la inteligencia artificial y las supercomputadoras, los investigadores han logrado resolver uno de los problemas más complejos de la tecnología de fusión nuclear. Este logro podría allanar el camino para el desarrollo de centrales de fusión.

Según Zoomit, la fusión nuclear es el proceso que ocurre en el núcleo del Sol y otras estrellas. En este proceso, los núcleos atómicos ligeros se combinan entre sí, liberando una enorme cantidad de energía. A diferencia de las centrales eléctricas de combustibles fósiles, la fusión no produce dióxido de carbono y genera muchos menos residuos radiactivos que la fisión nuclear.

Sin embargo, lograr un reactor de fusión que pueda producir electricidad de forma continua y económica sigue siendo uno de los mayores retos científicos y de ingeniería del mundo.

Uno de los obstáculos más importantes es el suministro de combustible para estos reactores. La mayoría de los diseños de fusión utilizan una combinación de dos isótopos de hidrógeno: deuterio y tritio. El deuterio abunda en el agua de mar, pero el tritio es un material muy raro, radiactivo y costoso, y su producción anual a nivel mundial es muy limitada. Por otro lado, este isótopo tiene una vida media de aproximadamente 12 años y se desintegra con el tiempo; por lo tanto, su almacenamiento a largo plazo no es posible.

El tritio, el combustible vital para los reactores de fusión, es tan escaso que se estima que su producción anual en el mundo es de tan solo unas pocas decenas de kilogramos.

Por este motivo, la mayoría de los diseños futuros de centrales de fusión nuclear están pensados ​​para producir tritio dentro del propio reactor. Para ello, la cámara de plasma está rodeada por una capa de sal fundida llamada FLiBe, que es una combinación de flúor, litio y berilio.

Los neutrones de alta energía procedentes de la reacción de fusión colisionan con los átomos de litio, produciendo tritio. Sin embargo, el comportamiento químico de esta sal a temperaturas muy elevadas y bajo una intensa irradiación de neutrones es muy complejo y difícil de predecir con los métodos computacionales convencionales.

Uno de los principales problemas es que el tritio puede existir en diferentes estados químicos tras su producción. Si se une a átomos de flúor, forma un compuesto llamado fluoruro de tritio, difícil de separar de la sal fundida. En cambio, si dos átomos de tritio se unen, forman una molécula gaseosa mucho más fácil de extraer. Determinar qué estado predomina en cada situación requiere cálculos que incluso las computadoras clásicas más potentes tienen limitaciones para realizar con precisión.

Para superar este problema, los investigadores emplearon un enfoque híbrido. En este método, la inteligencia artificial examinó primero miles de posibles configuraciones moleculares y seleccionó las estructuras más adecuadas.

Posteriormente, las supercomputadoras realizaron la mayor parte de los cálculos relacionados con la estructura de los materiales y, finalmente, la parte más compleja de los cálculos, relativa al comportamiento cuántico de los electrones, se dejó a cargo de una computadora cuántica.

En lugar de ejecutar el problema completo en una computadora cuántica, los investigadores lo dividieron en partes más pequeñas. Las partes que podían ser procesadas por computadoras convencionales se resolvieron mediante métodos clásicos, y solo las partes que requerían la altísima precisión de la mecánica cuántica fueron calculadas por el procesador cuántico. Este enfoque permitió estudiar el comportamiento de los electrones y cómo se forman los enlaces químicos con mayor precisión que antes.

Mediante este método, los investigadores pudieron simular con gran precisión diversas configuraciones de la sal fundida FLiBe y determinar el comportamiento del tritio en cada una de estas estructuras. Según informa LiveScience, esta información podría conducir al diseño de materiales que harían que la producción y recuperación de tritio en reactores de fusión fueran más eficientes y económicas.

Los investigadores lograron simular el comportamiento químico de la sal fundida, que se supone que producirá el tritio necesario para la fusión en los reactores del futuro.

La importancia de esta investigación no se limita al campo de la fusión nuclear. El estudio demuestra que las computadoras cuánticas, incluso en su fase incipiente, pueden utilizarse junto con la inteligencia artificial y las supercomputadoras para resolver problemas complejos en química y ciencia de los materiales. Este enfoque también podría acelerar el descubrimiento de nuevos materiales para baterías, semiconductores, catalizadores y muchas otras tecnologías avanzadas en el futuro.

Por supuesto, este logro aún no representa una solución completa al problema de la producción de combustible para fusión nuclear. Los investigadores destacan que este estudio es más bien una demostración de la capacidad de utilizar la computación cuántica en problemas reales de la ciencia de los materiales, y que se necesitarán más investigaciones y pruebas para aplicarla al diseño de reactores comerciales. Sin embargo, los resultados muestran que las computadoras cuánticas están superando gradualmente la etapa de los experimentos teóricos y se están adentrando en el campo de la resolución de desafíos prácticos del mundo real.

La investigación ha sido publicada como preimpresión en el servidor arXiv

PUBLICADO EL 12 DE JULIO 2026 Con información de El Nacional)