La startup Thea Energy dévoile Helios, un projet de centrale à fusion nucléaire qui prétend changer la donne. Basé sur l'architecture stellarator, il remplace les aimants complexes par des centaines de modules identiques contrôlés par logiciel.

Cette approche vise à réduire les coûts et les délais de construction, en misant sur l'IA pour corriger les imperfections matérielles et accélérer la commercialisation de cette énergie.

La quête de la fusion, qui vise à reproduire l'énergie du Soleil sur Terre, est depuis longtemps considérée comme le Saint Graal de l'énergie. La plupart des efforts se concentrent sur les réacteurs de type tokamak ou sur les stellarators traditionnels.

Ces derniers, bien qu'offrant une opération stable en continu, dépendent d'aimants aux formes incroyablement complexes et non répétitives, ce qui rend leur fabrication extrêmement coûteuse et lente.

Thea Energy, une entreprise issue du Laboratoire de Physique des Plasmas de Princeton, propose une voie radicalement différente pour surmonter cet obstacle.

Helios : la complexité matérielle remplacée par le logiciel

Le concept Helios s'attaque directement au problème fondamental du stellarator. Plutôt que de forger des aimants torsadés uniques, le projet repose sur un réseau de centaines de petits aimants identiques et simples à produire en masse.

Le champ magnétique complexe nécessaire pour confiner le plasma est ensuite créé « virtuellement » par un logiciel qui pilote individuellement chaque aimant, un peu comme des pixels formant une image.

Thea Energy stellarator Helios fusion nucleaire

Cette approche, qualifiée de « virtuelle », combine 12 grandes bobines externes pour le confinement principal et 324 aimants supraconducteurs internes, plus petits, pour un réglage fin.

Elle permet une fabrication beaucoup plus rapide. L'entreprise affirme pouvoir développer et tester de nouveaux prototypes d'aimants en quelques jours, un contraste saisissant avec les années habituellement nécessaires pour les méthodes de fusion conventionnelles.

Une intelligence artificielle pour garantir la performance

L'innovation majeure de Thea Energy réside dans son système de contrôle dynamique. En intégrant des capteurs à travers tout le réseau d'aimants, le système peut détecter et compenser en temps réel les défauts de fabrication ou les légers désalignements lors de l'installation.

Cette tolérance aux imperfections matérielles pourrait considérablement réduire les exigences de précision et, par conséquent, les coûts de construction.

Thea Energy Helios roadmap fusion nucleaire

La roadmap vers le réacteur à fusion commercial Helios

L'équipe a déjà validé cette technologie à petite échelle sur un réseau de test. En utilisant à la fois des algorithmes basés sur la physique et une intelligence artificielle par apprentissage par renforcement, le système a réussi à corriger des défauts introduits volontairement, comme des aimants mal positionnés ou des matériaux supraconducteurs de qualité variable, le tout sans aucune intervention humaine. C'est un pas de géant vers une source d'énergie propre et viable.

Quelles sont les promesses et les prochaines étapes ?

Sur le papier, la centrale Helios est conçue pour produire 1,1 gigawatt de puissance thermique, ce qui se traduirait par environ 390 mégawatts nets d'électricité injectés dans le réseau.

L'objectif est d'atteindre un facteur de capacité élevé de 88 %, comparable à celui des centrales nucléaires à fission actuelles, avec une période de maintenance planifiée de 84 jours tous les deux ans. L'entreprise estime que le coût de l'électricité pourrait descendre à 60 dollars par mégawattheure après la construction de plusieurs unités.

Thea Energy Eos demonstrateur stellarator fusion

Démonstrateur Eos de Thea Energy

Cependant, avant que Helios ne devienne une réalité dans les années 2030, Thea Energy doit d'abord construire et valider son démonstrateur à grande échelle, baptisé Eos, dont la mise en service est prévue aux alentours de 2030.

Le succès d'Eos sera le véritable test de cette approche logicielle pour maîtriser l'atome. La question fondamentale demeure : cette gestion logicielle, si efficace en laboratoire, pourra-t-elle s'adapter aux contraintes d'un site industriel à pleine échelle ?

Source : Techcrunch