Si alguna vez has intentado buscar información precisa entre montañas de documentos, sabes la frustración que puede generar ese proceso. Ahora, imagina esa dificultad multiplicada por los casi 2.000 millones de páginas almacenadas en plantas nucleares como la de Diablo Canyon, en California.
Esta realidad llevó a Trey Lauderdale a fundar Atomic Canyon, una startup que quiere simplificar de forma radical cómo acceden los técnicos y los ingenieros a la información crítica en la industria nuclear.
Hoy, la energía nuclear ocupa un papel clave en los planes de las grandes tecnológicas, porque la inteligencia artificial está acelerando la demanda eléctrica mundial. Sin embargo, las plantas nucleares se mueven con otro ritmo: son todo lo contrario a rápido.
La gestión documental, tan tradicional, tampoco ayuda. Con este contexto de fondo, te explicamos cómo Atomic Canyon aplica la IA para vencer los límites de velocidad y organización en el sector nuclear.
Las centrales nucleares son famosas por dos cosas: la necesidad continua de electricidad y el volumen abrumador de papeleo. Si lo piensas, cada ajuste técnico, mantenimiento o inspección genera nuevos documentos regulados y obligatorios. ¿Te has preguntado cómo encuentran un manual específico entre millones de registros? Hasta hace poco, eso era una tarea completamente manual.
A raíz de convivir con empleados de la planta Diablo Canyon en San Luis Obispo, Trey Lauderdale empezó a ver la dimensión real del problema. Conversaciones diarias sobre los desafíos de localizar páginas concretas llevaron a una idea clave: automatizar la búsqueda documental usando IA.
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El primer impulso para crear Atomic Canyon tuvo lugar hace poco más de un año y medio, gracias a la experiencia previa de Lauderdale como emprendedor en tecnología sanitaria. El proyecto arrancó con financiación propia, apostando todo al potencial de la inteligencia artificial en la industria nuclear.
Un gran punto de inflexión llegó cuando Diablo Canyon firmó un acuerdo comercial con Atomic Canyon en 2024. Ese contrato sirvió como “llamada de atención” para otras plantas, generando un efecto de bola de nieve. Con este interés creciente, Lauderdale decidió buscar inversores externos.
La ronda semilla, liderada por Energy Impact Partners y con nombres como Commonweal Ventures y Plug and Play Ventures, logró recaudar siete millones de dólares, asegurando así el futuro inmediato del proyecto.
Quizá creas que basta con montar un buscador tipo Google para ordenar documentos, pero la realidad nuclear es mucho más exigente. Los modelos de IA generalistas a menudo “alucinan” cuando enfrentan terminología y acrónimos muy específicos.
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La solución llegó colaborando con el Oak Ridge National Laboratory. Este referente mundial en computación cedió 20.000 horas de uno de los superordenadores más rápidos del planeta, permitiendo que Atomic Canyon entrenara modelos de IA adaptados al lenguaje nuclear.
El sistema emplea la técnica llamada sentence embedding, que indexa fragmentos de texto complejos y los conecta con búsquedas específicas.
Cuando hablamos de Retrieval-Augmented Generation (RAG), nos referimos a una combinación de modelos de lenguaje grandes y referencias directas a documentos concretos. Esto quiere decir que la IA no se inventa la información, sino que cada respuesta se basa en páginas reales archivadas, reduciendo las “alucinaciones” de la inteligencia artificial.
Aplicado en un entorno tan delicado como una central nuclear, el método RAG permite:
Así, Atomic Canyon se convierte en una especie de “nube inteligente” que prioriza siempre la referencia documental real.
No todo es tan sencillo como cambiar papel por software. En el sector nuclear, cualquier error puede tener consecuencias importantes, por eso Atomic Canyon solo permite la búsqueda documental automática en su primera fase de desarrollo. Si la IA comete un fallo aquí, el daño se limita a la frustración o retraso, pero nunca a problemas de seguridad operativa.
La empresa ahora empieza a probar funciones como la generación automática de títulos. Si la IA se equivoca poniendo un nombre, solo generará molestias menores, pero no pondrá en jaque el control o la seguridad de la plataforma. A largo plazo, la ambición es que el sistema llegue a crear borradores iniciales de documentos técnicos, siempre con una revisión humana exhaustiva antes de dar el visto bueno.
Lauderdale insiste en que “el humano sigue en el bucle”. Es decir, la persona siempre tomará la decisión final, revisando y corrigiendo los trabajos propuestos por la IA.
A pesar del avance logrado, la búsqueda documental nuclear es apenas la primera capa en la transformación digital del sector. De hecho, la cantidad y complejidad de archivos en una planta típica asegura recorrido para seguir perfeccionando estos sistemas bastantes años más.
No hay calendario cerrado para atacar la creación automática de documentos completos, pero sí un compromiso claro: mejorar la capacidad de búsqueda y las referencias cruzadas en cada nueva actualización. El éxito futuro de la IA nuclear pasa por consolidar una base documental sólida, fiable y siempre accesible.
En definitiva, Atomic Canyon quiere ofrecer en el mundo nuclear una solución parecida al ChatGPT para lenguaje natural: una interfaz que ayude a resolver dudas, localizar manuales y acelerar la toma de decisiones técnicas. Una apuesta que puede marcar el principio de una nueva era en la gestión del conocimiento y la seguridad nuclear.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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