Trenta Reattori a Fusione, un Solo Software di Controllo

Un Team Costruisce Ora Ciò che Trenta Aziende Duplicavano

Fusionality, una startup di sette persone con sede a Losanna, ha chiuso un round pre-seed da CHF 3 milioni (circa 3,7 milioni di dollari), co-guidato dagli investitori svizzeri Founderful e Playfair, per vendere alle aziende di fusione il software di controllo che ciascuna costruiva finora da sola.

La scommessa dell'azienda si basa su un fatto preciso e poco appariscente: ognuna delle oltre 30 aziende finanziate privatamente che oggi costruiscono dispositivi a fusione a confinamento magnetico nel mondo deve risolvere lo stesso problema prima che il suo reattore produca un solo watt di elettricità. Ognuna deve misurare lo stato di un plasma riscaldato oltre i 100 milioni di gradi Celsius, trasformare quelle misurazioni in una comprensione di ciò che il plasma sta facendo, e poi guidare i sistemi di riscaldamento, alimentazione e magneti del reattore per agire di conseguenza in millisecondi. Se si perde quella finestra il plasma si interrompe, il che può danneggiare la macchina.

I fondatori di Fusionality sostengono che circa l'80 per cento di questo codice di infrastruttura operativa è funzionalmente identico su qualsiasi design di reattore, indipendentemente da quanto diverso sia l'approccio fisico. Oggi quasi tutte le aziende lo scrivono da zero.

Due Ingegneri di DeepMind che Avevano Già Risolto il Problema

Federico Felici e Jonas Buchli non sono nuovi a questo problema specifico. Felici ha un dottorato in fisica del plasma conseguito all'EPFL e ha trascorso due anni e mezzo in Google DeepMind, dopo aver diretto la ricerca sul controllo allo Swiss Plasma Center dell'EPFL. Buchli, ingegnere elettrico che ha ricoperto un incarico di professore all'ETH di Zurigo, ha diretto in DeepMind il lavoro sull'apprendimento per rinforzo per il controllo di sistemi fisici.

I due si sono conosciuti mentre usavano un sistema di IA per controllare il tokamak TCV dell'EPFL, una collaborazione tra EPFL e Google DeepMind che nel 2022 ha prodotto un articolo molto citato su Nature sul controllo magnetico dei plasmi di tokamak tramite apprendimento per rinforzo profondo. Quel progetto ha dimostrato che un'IA poteva guidare un reattore vero in tempo reale. Fusionality è il seguito più concreto: costruire l'infrastruttura che rende ogni sistema di controllo, guidato da IA o no, sufficientemente affidabile per un'azienda che non può permettersi di rovinare una prova sperimentale.

"Gestire un dispositivo a fusione è un problema complesso in cui convergono più fonti di dati, scale temporali diverse e un comportamento del plasma complesso", ha detto Jonas Buchli, cofondatore e direttore tecnico di Fusionality. Felici ha detto che l'IA "giocherà un ruolo importante nei futuri sistemi di controllo", ma che è più probabile che migliori funzioni specifiche piuttosto che gestire un reattore senza supervisione.

Sembra Più il Settore dei Macchinari per i Chip che Quello dei Chip

La lettura di Servola su questo round non riguarda la corsa ai reattori che tutti seguono già - Commonwealth Fusion Systems, Proxima Fusion, Type One Energy e decine di altre verso un impianto dimostrativo. Riguarda ciò che segnala davvero l'apparizione di un mercato di fornitori sotto quella corsa.

Quando un settore è ancora giovane, ogni azienda costruisce tutto da sola perché non esiste ancora uno strato comune da acquistare al suo posto. Quando un fornitore può presentarsi e dire che la maggior parte di quel codice è identico tra tutti i suoi clienti, significa che il settore ha abbastanza aziende, e che abbastanza di esse restano bloccate sullo stesso problema non differenziante, perché specializzarsi sia ormai più economico che duplicare. E' vicino al cambiamento vissuto dall'industria dei semiconduttori decenni fa: le aziende che costruiscono le attrezzature per la produzione di chip, non i produttori di chip stessi, hanno finito per catturare un valore sproporzionato e duraturo, perché ogni produttore di chip aveva bisogno degli stessi strumenti, indipendentemente da quale design di chip vincesse.

Gli investitori nella fusione hanno finora puntato soprattutto su quale design di reattore arrivi primo al guadagno netto di energia. Uno strato software così presto nel ciclo è una scommessa su una domanda completamente diversa: quali aziende di fusione smettono di sprecare budget di ingegneria su un problema già risolto, e quali continuano a pagare per reinventarlo.

Ciò che un Acquirente di Energia Dovrebbe Davvero Osservare Qui

L'energia da fusione resta, onestamente, a un decennio o più da qualsiasi connessione alla rete europea, e questo round non cambia nulla di quel calendario. Ciò che cambia è un segnale molto più vicino per chiunque segua se il settore della fusione sia una categoria industriale duratura o un gruppo di esperimenti scientifici ben finanziati.

Un mercato di fornitori specializzati è uno dei segnali più chiari che un settore industriale ha superato la sua fase sperimentale, lo stesso segnale che compare nella produzione di batterie dell'UE, nell'hardware di rete e nelle catene di approvvigionamento dei semiconduttori una volta maturati. Per un acquirente di energia o un pianificatore di politica industriale che osserva dove va davvero il capitale della fusione, la scelta di ciascuna azienda di fusione di acquistare questo strato invece di costruirlo da sola diventa un riferimento utile per capire quali team dedicano il proprio capitale al problema fisico che conta, invece che a un'infrastruttura che non le differenzia affatto.

La prossima mossa di Fusionality stessa dirà quasi quanto il suo round: il denaro è destinato ad ampliare il team di Losanna e conquistare i primi clienti paganti, non a espandersi tecnicamente. Se le vere aziende di fusione compreranno davvero invece di costruire è il test che questa tesi deve ancora superare.

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