Las centrales nucleares son conocidas por sus estrictos controles de seguridad, procedimientos complejos y una documentación exhaustiva. Pero esta precaución tiene un precio: millones de páginas de documentos técnicos, manuales de mantenimiento, informes de seguridad y registros históricos que se acumulan sin cesar.
Es en este escenario donde entra en juego Atomic Canyon, una startup fundada por Trey Lauderdale, un emprendedor en serie con experiencia en el sector salud. Inspirado por las conversaciones con trabajadores de la planta nuclear Diablo Canyon, en San Luis Obispo (California), Lauderdale identificó una necesidad urgente: hacer que toda esta información sea accesible de forma eficiente.
Un buscador inteligente para el átomo
Atomic Canyon nació con el propósito de utilizar inteligencia artificial para ayudar a los profesionales del sector nuclear a encontrar rápidamente la documentación que necesitan. Ingenieros, técnicos de mantenimiento y responsables de cumplimiento normativo se enfrentan a verdaderos laberintos documentales. En Diablo Canyon, por ejemplo, se estima que hay cerca de 2.000 millones de páginas almacenadas.
En lugar de desarrollar una IA que generara respuestas genéricas, el equipo de Atomic Canyon apostó por el uso de modelos de lenguaje entrenados específicamente para el entorno nuclear, utilizando una técnica llamada RAG (retrieval-augmented generation). Esta metodología permite que el modelo genere respuestas basadas en documentos específicos, reduciendo el riesgo de «alucinaciones» o errores de interpretación.
El desafío de hablar el idioma nuclear
Un reto importante que enfrentaron al principio fue que los modelos de IA comunes no entienden el lenguaje técnico nuclear. Términos, acrónimos y jerga especializada hacían que los resultados fueran poco fiables. Para superar esto, Lauderdale logró acceder a uno de los recursos computacionales más potentes del mundo: el superordenador de Oak Ridge National Laboratory, que les proporcionó 20.000 horas de GPU para entrenar sus modelos con lenguaje específico de la industria nuclear.
Es como enseñar a una IA no solo a leer un manual de aviación, sino a entenderlo como un piloto veterano que conoce los matices de cada procedimiento.
Una primera capa de eficiencia: la búsqueda documental
Por ahora, Atomic Canyon se concentra en un objetivo muy concreto: la búsqueda de documentos. Puede parecer simple, pero en una industria donde la precisión es vital, encontrar rápidamente el documento correcto puede ahorrar horas de trabajo y prevenir errores operativos.
La empresa ya ha comenzado a trabajar con Diablo Canyon y ha despertado el interés de otras plantas nucleares. Esto le ha permitido cerrar una ronda de financiación semilla de 7 millones de dólares, liderada por Energy Impact Partners y con participación de otros fondos como Plug and Play Ventures y Wischoff Ventures.
Mirando al futuro: generación de contenido con supervisión humana
Aunque su enfoque actual está en mejorar la búsqueda, Lauderdale ya piensa en una segunda etapa: la generación de borradores de documentos técnicos. La idea es que la IA pueda ofrecer una versión inicial de procedimientos o informes, siempre bajo la revisión de un humano. La clave es mantener el equilibrio: automatizar sin comprometer la seguridad.
Por ejemplo, empezar por tareas «de bajo riesgo» como proponer títulos o clasificación de documentos, donde un error solo causaría confusión menor y no afectó a operaciones críticas.
Un aliado inesperado para el futuro energético
El auge de la inteligencia artificial está provocando una creciente demanda de energía, especialmente por parte de los centros de datos. Muchos expertos creen que la energía nuclear jugará un papel clave para alimentar este futuro digital, pero construir nuevas plantas toma años.
Mejorar la eficiencia de las centrales existentes puede ser un primer paso. En ese sentido, herramientas como Atomic Canyon no solo ayudan a los trabajadores, sino que podrían ser una pieza fundamental para que la industria nuclear responda a los desafíos actuales sin perder tiempo en la burocracia.