Computación cuántica

IBM y ORNL utilizan la computación cuántica para simular sales de un reactor de fusión

Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, IBM y Cleveland Clinic han demostrado que un flujo de trabajo que combina computación cuántica y clásica con inteligencia artificial puede simular la química de sales fundidas relacionada con la producción de combustible de tritio para reactores de fusión. Los resultados siguen siendo preliminares, pero representan un paso hacia el diseño de mantos de sales para reactores de fusión antes de probarlos prácticamente.

2026-08-15
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certi.news Editorial Team
IBM y ORNL utilizan la computación cuántica para simular sales de un reactor de fusión

Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, IBM y Cleveland Clinic han demostrado que un flujo de trabajo que integra computadoras cuánticas con computación de alto rendimiento e inteligencia artificial puede simular reacciones químicas en la sal fundida utilizada en futuros diseños de reactores de fusión. El estudio se publicó como artículo preliminar en la plataforma arXiv el 29 de junio, mientras que IBM Quantum publicó sus detalles el 6 de julio de 2026.

El estudio se centra en un problema fundamental de los reactores de fusión: proporcionar tritio, un isótopo radiactivo y raro del hidrógeno que necesitan las reacciones de fusión con deuterio. No existen fuentes naturales importantes de tritio en la Tierra, y el mundo entero solo produce unas pocas libras al año. Según el artículo, un reactor de fusión de un gigavatio podría consumir aproximadamente una libra de tritio al día, lo que significa que cualquier futura central tendría que producir su propio combustible durante el funcionamiento.

El papel de la sal fundida en un reactor de fusión

Uno de los diseños propone rodear el plasma caliente de un reactor tokamak con un manto grueso de sal de litio fundida. Cuando los neutrones producidos por la fusión chocan con átomos de litio-6, los átomos se escinden para producir helio y tritio. El berilio ayuda a multiplicar los neutrones, mientras que la mezcla de flúor y litio permanece líquida y estable a las temperaturas del reactor.

El manto no solo produce combustible; también debería proteger los imanes del reactor de los neutrones, enfriar la pared orientada hacia el plasma y transferir calor para accionar una turbina. Sin embargo, el bombardeo de neutrones modifica la química de la sal, y la forma en que el tritio se une a sus componentes afecta a la posibilidad de extraerlo. Si se une al flúor, se forma fluoruro de tritio, una sustancia corrosiva y difícil de eliminar; si permanece como gas libre, puede escapar espontáneamente de la sal.

¿Por qué necesita la simulación computación cuántica?

Los investigadores suelen utilizar la teoría del funcional de la densidad para simular la disposición de los electrones en computadoras tradicionales. Este método sigue siendo rápido y útil en muchos casos, pero el equipo de Tom Beck en el Laboratorio de Oak Ridge descubrió en trabajos anteriores que podía equivocarse hasta en un 10 % al calcular la energía libre de la sal. Esta precisión no basta para predecir si el tritio se convertirá en fluoruro de tritio o permanecerá como gas.

Para abordar esta cuestión, el equipo utilizó un método denominado incrustación basada en funciones de onda, mediante el cual el problema se divide en grupos más pequeños. Las computadoras tradicionales procesan las partes más sencillas, mientras que la computación cuántica utiliza el método de diagonalización cuántica basada en muestreo para los grupos más complejos en términos de entrelazamiento entre los átomos; después, los resultados se vuelven a combinar en las computadoras tradicionales.

Los investigadores extrajeron nueve configuraciones de sal FLiBe, y cada configuración contenía un pequeño grupo de 21 iones. Calcularon su energía con y sin tritio y compararon los resultados con métodos clásicos avanzados para calcular las partes químicas. Los cálculos basados en computación cuántica coincidieron con esos métodos, lo que ofrece una prueba preliminar de la validez del enfoque.

Un flujo de trabajo que combina inteligencia artificial y computación cuántica

Los investigadores quieren desarrollar un ciclo computacional de tres etapas:

  • Los agentes de inteligencia artificial proponen sales candidatas y las examinan basándose en una base de datos del Laboratorio de Oak Ridge que reúne 70 años de investigación sobre sales fundidas. Las evaluaciones incluyen estimar la proporción de producción de tritio y la capacidad de la sal para permanecer líquida y transferir calor.
  • Las supercomputadoras simulan los mejores candidatos átomo por átomo utilizando la teoría del funcional de la densidad, con la ayuda de modelos de inteligencia artificial entrenados para reproducir la física y acelerar los procesos costosos.
  • La computación cuántica se encarga de los cálculos químicos de alta precisión que la teoría del funcional de la densidad no puede resolver, especialmente de determinar cómo se une el tritio a la sal.

Próximos pasos

Los investigadores reconocen que el resultado sigue siendo limitado. Resolver por completo el problema de la energía libre requiere estudiar un manto de sal en movimiento, de un metro de espesor y con un número enorme de partículas, un alcance que supera las capacidades de la química computacional en el futuro previsible. El equipo también planea aumentar el tamaño de los grupos a más de 21 iones y ejecutar cientos de configuraciones en lugar de nueve.

Los investigadores del Laboratorio de Oak Ridge esperan que estas herramientas permitan a los ingenieros de fusión diseñar y evaluar computacionalmente sales fundidas antes de mezclarlas y calentarlas en el laboratorio. La misma metodología podría extenderse posteriormente a otros problemas químicos, pero el estudio actual aún no demuestra que pueda utilizarse para diseñar un reactor de fusión práctico o producir tritio a escala industrial.

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IBM Quantum Blog
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certi.news Editorial Team

Lo que necesitas saber

Un equipo del Oak Ridge National Laboratory, IBM y Cleveland Clinic demostró que la integración de la computación cuántica y clásica con la inteligencia artificial puede simular la química de sales fundidas relacionada con la producción de tritio en reactores de fusión. Los resultados son preliminares y están limitados a pequeños cúmulos; todavía no demuestran que sea posible diseñar un reactor práctico o producir tritio industrialmente.

  • El estudio utiliza sal fundida FLiBe, que podría ayudar a producir tritio, proteger los componentes de un reactor de fusión y transferir calor.
  • Según trabajos anteriores del equipo, la teoría del funcional de la densidad tradicional puede calcular erróneamente la energía libre de la sal hasta en un 10 %.
  • Los investigadores dividieron el problema en pequeños cúmulos y utilizaron computación cuántica para las partes más complejas y computación clásica para el resto de los cálculos.
  • Se probaron nueve configuraciones, cada una con un cúmulo de 21 iones, y los resultados cuánticos coincidieron con métodos clásicos avanzados.
  • El equipo propone un flujo de trabajo que seleccione sales candidatas mediante inteligencia artificial, las simule con computación de alto rendimiento y analice su química con precisión mediante computación cuántica.
  • Los investigadores planean ampliar los cúmulos y ejecutar cientos de configuraciones, pero la simulación de una envoltura completa de sal aún supera las capacidades actuales.

Preguntas frecuentes

¿Por qué necesita tritio un reactor de fusión?

Las reacciones de fusión necesitan tritio junto con deuterio, pero el tritio es escaso y no existen fuentes naturales importantes de este elemento en la Tierra.

¿Qué función cumple la sal FLiBe en el diseño propuesto?

Puede contribuir a producir tritio a partir de litio-6, proteger los imanes frente a los neutrones y enfriar la pared y transferir el calor.

¿Ha demostrado el estudio que es posible construir un reactor de fusión práctico?

No. El artículo indica que el estudio ofrece una prueba preliminar de la viabilidad del enfoque computacional, pero no demuestra un diseño de reactor práctico ni la producción de tritio a escala industrial.

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