Las empresas tecnológicas están apostando fuertemente a que la energía nuclear puede proporcionar la electricidad necesaria para llevar a cabo sus planes de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, los centros de datos requieren energía de inmediato, y la industria nuclear no es conocida por su rapidez. Trey Lauderdale cree que la IA puede darle a la energía nuclear la velocidad que necesita.
La obsesión de Lauderdale por la energía nuclear comenzó en su hogar, en San Luis Obispo, California, donde conoció a personas que trabajaban en la planta de energía Diablo Canyon. “Son como los entrenadores de nuestro equipo de fútbol americano”, comentó. Al hablar con ellos, se enteró de que las plantas nucleares están llenas de documentos. Diablo Canyon, cerca de su casa, tiene alrededor de 2 mil millones de páginas, según dijo. Lauderdale, un emprendedor en el sector de la salud, sospechaba que la IA podría ayudar a la industria nuclear a manejar su problema de papel. Así, fundó Atomic Canyon hace poco más de un año, financiándolo inicialmente con su propio dinero. La startup utiliza IA para ayudar a ingenieros, técnicos de mantenimiento y oficiales de cumplimiento a encontrar los documentos que necesitan. Atomic Canyon firmó un acuerdo con Diablo Canyon a finales de 2024, lo que generó interés de otras empresas nucleares. “Ahí fue cuando supe, como emprendedor, que necesitábamos recaudar capital”, comentó Lauderdale. Atomic Canyon cerró una ronda de financiación inicial de 7 millones de dólares, liderada por Energy Impact Partners, y contó con la participación de otros inversores.
Cuando Atomic Canyon comenzó, sus ingenieros de IA probaron varios modelos con resultados decepcionantes. “Rápidamente nos dimos cuenta de que la IA se confunde con las palabras nucleares”, dijo Lauderdale. “No ha visto suficientes ejemplos de los acrónimos”. Sin embargo, construir un nuevo modelo de IA requiere una gran potencia de computación. Lauderdale logró una reunión con el Laboratorio Nacional Oak Ridge, que realiza investigaciones nucleares y tiene la segunda supercomputadora más rápida del mundo. El laboratorio se mostró interesado y otorgó a Atomic Canyon 20,000 horas de GPU para computación. Los modelos de Atomic Canyon utilizan “embedding de oraciones”, lo que es especialmente adecuado para indexar documentos. Su objetivo es hacer que los documentos de una planta de energía nuclear sean buscables utilizando generación aumentada por recuperación (RAG). RAG emplea grandes modelos de lenguaje para crear respuestas a consultas, pero requiere que estos modelos se refieran a documentos específicos para reducir confusiones.
Por ahora, Atomic Canyon se centra en la búsqueda de documentos, en parte porque los riesgos son menores. “Una de las razones por las que comenzamos a trabajar en la generación de títulos de documentos es que equivocarse en eso podría causar algo de frustración, pero no pone a nadie en riesgo en la planta”, explicó Lauderdale. A largo plazo, imagina que la IA de Atomic Canyon pueda crear “un primer borrador” de documentos, con referencias incluidas. “Siempre habrá un humano en el proceso”, agregó. Sin embargo, Lauderdale no estableció un plazo para este esfuerzo. La búsqueda es “la capa fundamental”, afirmó. “Tienes que dominar la búsqueda”. Además, dado el número de documentos en la industria nuclear, “tenemos un largo camino por recorrer solo en la búsqueda”, concluyó.
