El tokamak mantiene el plasma, un gas sobrecalentado, en un campo magnético, como una mano invisible sostiene gelatina. La forma del plasma debe ser precisa: si toca las paredes, todo se echa a perder. Antes, los ajustes para controlar la forma se calculaban de antemano, como un navegante traza una ruta en un mapa de papel. Pero el plasma puede comportarse de manera inesperada, y el mapa se vuelve obsoleto.

En la instalación MAST Upgrade, la red neuronal aprendió a predecir cómo reaccionará la forma del plasma a los cambios de corriente. Cada 5 a 5,6 milisegundos generaba una nueva tabla de sensibilidad, y el controlador recalculaba los contornos virtuales al instante. Es como un navegador que ve un atasco más adelante y sugiere desviarse, sin esperar a que el conductor lo note por sí mismo.

Los experimentos mostraron que un mismo emulador puede manejar diferentes tareas: mantener la forma, rastrear perturbaciones, mover la pierna del desviador. También hubo dificultades: cuando se controlaban los siete parámetros a la vez, los números se volvían demasiado grandes y el control temblaba. Pero lo principal se logró: la red neuronal puede actualizar los ajustes sobre la marcha, y esto es compatible con el sistema de control habitual. Antes, los operadores preparaban manualmente los ajustes para cada etapa; ahora lo hace la red neuronal, y la preparación de los experimentos se vuelve más sencilla.