La Comisión Nacional de Energía Atómica desarrolla sistemas de inteligencia artificial que automatizan tareas clave, desde control de calidad hasta radioterapia.
El Departamento Tecnologías Emergentes de la Gerencia Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (GTIC) de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) está desarrollando sistemas de inteligencia artificial y blockchain para resolver necesidades críticas del sector nuclear en Argentina.
Estos sistemas abarcan desde el control de calidad del combustible nuclear hasta el análisis de imágenes para un tipo específico de radioterapia contra el cáncer.
Actualmente, tareas como el seguimiento de materiales radiactivos o la inspección de la calidad del combustible se realizan manualmente por investigadores, operadores y técnicos. La meta del departamento es automatizarlas de manera segura, aumentando la eficiencia y reduciendo el margen de error humano.
El equipo de Tecnologías Emergentes también aplica blockchain para el rastreo y conteo de material nuclear, asegurando la trazabilidad, la descentralización y la seguridad de la información.
Cada bloque de datos es inalterable, lo que permite monitorear el recorrido de los materiales y registrar la cadena de responsabilidades. Este sistema está siendo adaptado para la gestión de residuos nucleares, generando interés dentro y fuera de Argentina.
En cuanto a inteligencia artificial, se desarrollan sistemas de Machine Learning que aprenden a partir de datos para imitar decisiones humanas.
Por ejemplo, se entrenan redes neuronales para analizar imágenes obtenidas mediante autorradiografía neutrónica, utilizadas en la Terapia de Captura Neutrónica en Boro (BNCT) para atacar células cancerosas de manera localizada. Esto permite ajustar dosis de radiación y parámetros del tratamiento de forma más precisa y rápida que los métodos tradicionales.
De manera similar, la inteligencia artificial se aplica en la caracterización de materiales de los tubos de presión de la central Embalse, componentes clave de los reactores CANDU, que operan bajo alta presión y temperaturas extremas durante 30 años. La tecnología permite generar imágenes más nítidas y fáciles de analizar, acelerando el control de calidad y la aceptación de materiales.
Otro ejemplo es la inspección de pellets de uranio, donde la automatización con inteligencia artificial detecta irregularidades y reduce riesgos, optimizando procesos críticos.
Además, se implementaron sistemas de aprendizaje automático para detectar y clasificar ciberataques dentro de la red de la CNEA, mejorando la seguridad informática de toda la institución. Estos avances posicionan a la CNEA como pionera en la aplicación de inteligencia artificial en el ámbito nuclear.
Además, el departamento colabora con el Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA) en la red internacional de innovación para centrales nucleares, y contribuye a la redacción de guías sobre uso seguro de la inteligencia artificial, que se presentarán este año en Viena.
El trabajo del equipo, integrado por Luis Agustín Nieto, Silvina Dengra, Ana Lucía Marzocca, Juan Pablo Caldo, Tomás Murillo y Nicolás Dazeo, representa un avance clave para la automatización, seguridad y eficiencia de la industria nuclear en Argentina, demostrando cómo la inteligencia artificial puede transformar sectores estratégicos del país.
