DisputCLUB | Дзен

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: 1. Прогнозирование дефектов материалов (НИТУ МИСИС и ВНИИА) 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. 2. Моделирование и анализ ядерной безопасности (Курчатовский институт) 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. 3. Цифровые двойники и диагностика оборудования (Росэнергоатом) 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.

15 часов назад