Kassandra Salguero Martínez, quien cursa su doctorado en el Instituto de Ciencias Nucleares (ICN), asistió a la 6ta Escuela de Física Computacional para Investigación en Fusión (CPS-FR 2025) que tuvo lugar en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
El CPS-FR es un programa avanzado de capacitación que se dirige a estudiantes y jóvenes investigadores. Se centra en la aplicación práctica de supercomputadoras, programación y aprendizaje automático, especialmente en lo que respecta a la energía de fusión nuclear.
En la última edición del evento, participaron cerca de 35 estudiantes, la mayoría provenientes de Estados Unidos y Europa. Salguero Martínez destacó como la única participante de México y de toda Latinoamérica.
La fusión nuclear es vista como una alternativa para generar energía limpia. No obstante, a pesar de los años invertidos en el desarrollo de costosos equipos, los progresos han sido limitados. Actualmente, se considera crucial llevar a cabo cálculos teóricos para mejorar la eficiencia de los dispositivos, como los stellarators, que son aparatos donde se produce y confina el plasma necesario para la fusión nuclear.
Salguero Martínez ha dedicado toda su carrera académica a la UNAM, siendo egresada de la licenciatura en Física por la Facultad de Ciencias y posteriormente de la maestría en Ciencias e Ingeniería de Materiales. Hoy en día, es candidata a doctora en el ICN, donde trabaja en proyectos de confinamiento magnético de plasmas para la generación de energía de fusión nuclear, bajo la supervisión de Julio Herrera. “Mi proyecto de investigación se centra en el desarrollo de un diseño de stellarator simplificado y optimizado contra el transporte neoclásico. Para ello, empleo principalmente herramientas como DESC y la implementación en Python del método de Construcción de Stellarators Cuasisimétricos”, detalló.
Asimismo, mencionó que su participación en el CPS-FR representó una oportunidad excelente para mejorar y expandir sus habilidades en áreas clave como el cómputo de alto rendimiento, la programación en paralelo y el machine learning.
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