Un navegante con un mapa de papel traza la ruta antes de zarpar. Si el océano cambia, si la corriente se desplaza o el viento se intensifica, el mapa sigue igual. El barco avanza por una ruta obsoleta y la tripulación debe corregir el rumbo manualmente. Exactamente así funcionó durante años el control de la forma del plasma en los tokamaks: los contornos virtuales que relacionan los errores de forma con las corrientes en las bobinas se calculaban de antemano para unos pocos estados de referencia y no cambiaban durante la descarga.
En la instalación MAST Upgrade se probó por primera vez a otro navegante. Un emulador de red neuronal, entrenado con 100 000 equilibrios sintéticos, recibía cada 5–5,6 milisegundos el estado del plasma y devolvía la matriz jacobiana, una tabla de la sensibilidad de la forma a las corrientes en las doce bobinas poloidales. El controlador de forma, que opera a 10 kHz, recalculaba al instante los contornos virtuales y aplicaba correcciones. El navegante dejó de consultar el mapa de papel y comenzó a trazar la ruta según el agua real.
Los experimentos abarcaron cuatro descargas con diferentes objetivos. En una se mantuvo una forma constante; en otra se rastrearon perturbaciones trapezoidales del radio y de la posición del punto X, el lugar donde el campo magnético se anula. En la tercera se controló el movimiento del pie del desviador desde 0,8 hasta 1,4 metros. En la cuarta se controlaron simultáneamente los siete parámetros de forma. El mismo emulador se las arregló con todos los escenarios sin reajuste.
No todo fue sobre ruedas. En la descarga con control simultáneo de los siete parámetros, la matriz resultó mal condicionada: la norma de los vectores de los contornos virtuales alcanzó $10^5$ A/m, lo que amplificaba el ruido y hacía el seguimiento menos suave. Es como si el navegante recibiera un mapa con isolíneas borrosas: la ruta se trazaba, pero con temblor. Aun así, el enfoque demostró su viabilidad: los contornos virtuales actualizados por la red neuronal en tiempo real son compatibles con la arquitectura existente del sistema de control.
Antes, los operadores vinculaban manualmente los contornos precalculados a las fases de la descarga. Ahora, un solo emulador reemplaza esa rutina y se adapta a desviaciones inesperadas del plasma. Este enfoque podría simplificar la preparación de experimentos en tokamaks actuales y, en el futuro, en reactores. El navegante que recalcula la ruta sobre la marcha resultó más fiable que el mapa de papel.
Los emuladores de redes neuronales se entrenaron en 100 000 equilibrios sintéticos generados en varios días en un clúster de alto rendimiento, mientras que el cálculo manual de esa cantidad de contornos virtuales habría llevado años.