View source for LNF: AID-DAEDALUS. : AI Driven Digital twin prototype of the TJ-II and OLMAT for Advanced Experimental Design, Analysis and Leading-edge Understanding of Stellarators physics (2025-2028)

== LNF - Nationally funded project ==

'''Title''': '''AID-DAEDALUS. AI Driven Digital twin prototype of the TJ-II and OLMAT for Advanced Experimental Design, Analysis and Leading-edge Understanding of Stellarators physics'''

'''Reference''': PID2024-157659OB-I00

'''Programme and date''': Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2024-2027

'''Programme type (Modalidad de proyecto)''': Proyectos de Generación de Conocimiento 2024

'''Area/subarea (Área temática / subárea)''': Energía y transporte / Energía

'''Principal Investigator(s)''': [https://orcid.org/0000-0002-5676-9631 Giuseppe Rattá Gutiérrez]

'''Project type''': Proyecto individual

'''Start-end dates''': 01/09/2025 - 30/08/2028

'''Financing granted (direct costs)''': 65000 €

== Description of the project ==

El proyecto AID-DAEDALUS busca crear prototipos de gemelos digitales impulsados por inteligencia artificial de los dispositivos de fusión TJ-II y OLMAT del CIEMAT. Su finalidad es simular, predecir y controlar en tiempo real el comportamiento del plasma y de los materiales sometidos a condiciones extremas, con el fin de optimizar los recursos y reducir los costes de las campañas experimentales. Para ello se aprovechará una amplia base de datos con más de cincuenta mil experimentos del TJ-II y los registros de OLMAT, que servirán para entrenar modelos de redes neuronales capaces de reproducir parámetros como la densidad electrónica, la radiación o los daños en tungsteno, y de generar señales sintéticas cuando las mediciones reales sean incompletas o defectuosas.

Durante tres años se desarrollarán bases de datos estandarizadas, modelos de inteligencia artificial y pruebas de control en tiempo real utilizando el supercomputador Turgalium. El proyecto cuenta con la colaboración de centros nacionales e internacionales y con la participación de varios doctorandos, y se espera que refuerce el liderazgo científico de España en el uso de inteligencia artificial aplicada a la energía de fusión, reduciendo los costes experimentales y promoviendo la transferencia de estas tecnologías a otros dispositivos europeos y a sectores como la ciencia de materiales o los sistemas energéticos avanzados.
<!-- If applicable: references -->
== References ==
<references /> 

<!-- DO NOT REMOVE THE FOLLOWING LINES -->
<hr>
[[LNF:Nationally Funded Projects|Back to list of nationally funded projects]]

[[Category:LNF Nationally Funded Projects]]