50 подписчиков
Нейросети и атомная энергетика
"Neutron" — это название специализированной аналитической ИИ-платформы (нейросети), разработанной американской компанией Atomic Canyon специально для нужд атомной энергетики.
Эта платформа предназначена для работы со сложной, узкоспециализированной документацией, связанной с эксплуатацией и регулированием АЭС.
Ключевые особенности и применение платформы Neutron:
Разработчик: Американская компания Atomic Canyon в сотрудничестве с Национальной лабораторией Ок-Ридж (ORNL).
Цель: Повышение эффективности, безопасности и ускорение рабочих процессов в ядерной отрасли, особенно в части лицензирования и работы с нормативной документацией.
Обучение: Нейросеть обучалась на миллионах страниц документов Комиссии по ядерному регулированию США (NRC) и других специализированных ядерных данных. Для обучения использовался один из мощнейших суперкомпьютеров в мире — Frontier.
Функционал: Платформа позволяет операторам АЭС быстро искать и интерпретировать информацию в огромных архивах данных (сокращает время поиска с дней до минут), что невозможно для стандартных коммерческих нейросетей из-за специфической терминологии.
Применение: Первое коммерческое внедрение произошло на АЭС "Дьябло Каньон" (Diablo Canyon) в Калифорнии.
Точность: Использует собственное семейство моделей ИИ под названием FERMI, которые, по заявлениям разработчиков, на 40% точнее и вдвое эффективнее существующих решений в области ядерного поиска.
Таким образом, "Neutron" — это не просто абстрактная нейросеть, а конкретный программный продукт для профессионалов в атомной отрасли.
В России существует ряд конкретных примеров использования и разработки нейросетей для атомной отрасли, которыми занимается в основном госкорпорация "Росатом" и связанные с ней научные институты.
Основные российские примеры:
Российские ученые из НИТУ "МИСИС" и Всероссийского научно-исследовательского института автоматики им. Духова (ВНИИА) разработали инновационный подход с использованием нейросетей для прогнозирования появления дефектов в стальных конструкциях АЭС.
Задача: Сталь в реакторах постоянно подвергается воздействию потока быстрых нейтронов, что вызывает дефекты и "распухание" металла.
Результат: Нейросеть прогнозирует полный профиль распухания стали в зависимости от дозы радиации и температуры, что позволяет создавать более долговечные и радиационно-стойкие материалы для реакторов нового поколения.
Специалисты Национального исследовательского центра "Курчатовский институт" разработали нейросетевую модель для повышения точности анализа ядерной безопасности.
Задача: Точное прогнозирование рисков при тяжелых авариях на АЭС, анализ теплофизических параметров и моделирование распределения нейтронов.
Результат: Использование нейросети значительно сокращает время расчетов по сравнению с традиционными консервативными методами, которые часто завышали значения рисков, и позволяет проводить реалистический анализ аварийных ситуаций.
На российских АЭС активно внедряются цифровые решения для автоматизации и диагностики оборудования.
Примеры: Разрабатываются методы обнаружения течей в трубопроводной арматуре на основе анализа термографических изображений с помощью нейронных сетей. Также внедряются "цифровые дублеры" оперативного персонала для обучения и помощи в управлении.
Эти примеры демонстрируют, что Россия активно применяет ИИ для решения критически важных задач в ядерной энергетике, фокусируясь на материаловедении, безопасности и эффективности эксплуатации.
3 минуты
15 декабря