La búsqueda de información precisa entre montañas de documentos puede ser una tarea abrumadora. 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, que presentaremos el 30 de mayo de 2025, llevó a Trey Lauderdale a fundar Atomic Canyon, una startup que está simplificando radicalmente cómo acceden los técnicos e ingenieros a la información crítica en la industria nuclear, una clave para afrontar la creciente demanda energética impulsada por la inteligencia artificial.
El desafío del «papeleo» en la era nuclear
Las centrales nucleares son famosas por dos cosas: la necesidad continua de electricidad y el volumen abrumador de papeleo. Cada ajuste técnico, mantenimiento o inspección genera nuevos documentos regulados y obligatorios. Hasta hace poco, encontrar un manual específico entre millones de registros era una tarea completamente manual, un proceso que desafía la agilidad que la demanda eléctrica actual requiere.
De la frustración a la automatización con IA
Lauderdale convivió con empleados de la planta Diablo Canyon y vio la dimensión real del problema. Las conversaciones diarias sobre los desafíos de localizar páginas concretas llevaron a una idea clave: automatizar la búsqueda documental usando IA. Así nació Atomic Canyon, con el objetivo de que cualquier ingeniero, técnico o responsable normativo pueda encontrar, leer y utilizar la información relevante en segundos.
Un punto de inflexión en la financiación
El impulso inicial para crear Atomic Canyon tuvo lugar hace poco más de un año y medio. El proyecto arrancó con financiación propia, apostando todo al potencial de la inteligencia artificial en la industria nuclear. Un gran punto de inflexión llegó en 2024, cuando Diablo Canyon firmó un acuerdo comercial con Atomic Canyon. Este 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.
Cómo la IA «aprende» el lenguaje nuclear
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, lo que los hace poco fiables en este sector crítico.
La colaboración con Oak Ridge National Laboratory
Al principio, el equipo de Atomic Canyon probó opciones conocidas del mercado, pero los resultados no fueron fiables: errores, respuestas desconectadas y confusión con los tecnicismos. La solución llegó colaborando con el Oak Ridge National Laboratory, un referente mundial en computación. Este laboratorio 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.
Las ventajas de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
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:
- Buscar de forma precisa manuales, reportes o normativas técnicas.
- Vincular cada dato a un documento oficial y verificable.
- Reducir el tiempo de acceso a la información y evitar errores humanos críticos.
Así, Atomic Canyon se convierte en una especie de “nube inteligente” que prioriza siempre la referencia documental real.
Retos y futuro de la IA en el sector nuclear
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 el 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.
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.
Si quieres entrar en Atomic Canyon, simplemente tienes que acceder al siguiente enlace: ATOMIC CANYON