Повышение эффективности производства ядерной энергии с помощью искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) открывает широкие возможности для наращивания производства ядерной энергии. Эти сложные компьютерные системы решают задачи и принимают решения, используя аналог человеческой логики. Благодаря своей способности повышать эффективность и степень автоматизации, укреплять безопасность, оптимизировать прогнозное техническое обслуживание и другие процессы, искусственный интеллект уже успешно применяется в ряде отраслей атомной отрасли.

Под ИИ в широком смысле понимаются различные технологии, которые разрабатывались на протяжении десятилетий. Это понятие охватывает как простые компьютерные программы, такие как фильтры спама, так и более продвинутые концепции, например машинное обучение на основе больших массивов данных. Появление высокопроизводительных микропроцессоров дало толчок развитию технологий глубокого обучения искусственных нейронных сетей, смоделированных по образцу человеческого мозга.

Генеративный ИИ, подмножество искусственного интеллекта, привлек всеобщее внимание способностью создавать оригинальные тексты, изображения и видео. Он в высшей степени универсален и может применяться в самых разных областях деятельности.

?Всеобщее воодушевление по поводу возможностей генеративных инструментов имеет под собой основания, — считает Джереми Реншоу, руководитель направления ИИ, квантовых и ядерных инноваций в Научно-исследовательском электроэнергетическом институте. — Уже появились довольно мощные модели, и активно разрабатываются новые и более совершенные инструменты?.

Уже понятно, что в атомной отрасли, как и в других областях, ИИ может быть полезен при решении административных задач, при этом его применение в эксплуатации атомных электростанций (АЭС) пока не представляется возможным в силу его новизны и непрозрачности: еще не вполне ясно, как сети ИИ функционируют и делают выводы. Более прозрачные системы, известные как объяснимый генеративный ИИ, имеют перспективы для более широкого использования в работе АЭС. Разработки этого вида ИИ ведутся, и Реншоу уверен, что в случае их реализации станет возможным использовать ИИ на АЭС уже в обозримом будущем.

Машинное обучение уже некоторое время применяется в атомной отрасли и приносит пользу в различных областях. Операторы используют алгоритмы машинного обучения для мониторинга в реальном времени и прогнозного технического обслуживания. Модели машинного обучения обрабатывают большой объем данных с датчиков, позволяя аналитикам сосредоточиться на потенциальных нарушениях в небольшой части всех данных. ?Инспектору необходимо проанализировать только существенные данные. Вместо того, чтобы искать иголку в стоге сена, мы убираем стог?, — говорит Реншоу.

Эта технология не заменяет анализ, проводимый человеком. Однако она может давать более точные результаты более оперативно, сокращая (но не отменяя вовсе) участие человека. Машинное обучение уже применяется для поиска трещин в металлических резервуарах и трубах на АЭС. Повышение точности, снижение затрат и оптимизация контроля со стороны человека благодаря машинному обучению способны принести атомной энергетике большую пользу.

Перспективы применения ИИ в работе АЭС огромны. Например, он может повысить эффективность и обеспечить стабильное электроснабжение, регулируя выработку электроэнергии на основе данных, получаемых в режиме реального времени, таких как потребительский спрос, погода и производительность оборудования. Автоматизация с использованием робототехники и систем ИИ поможет с типовыми задачами, что позволит сотрудникам сконцентрироваться на более важных задачах и повысит эффективность работы предприятия. Она также может использоваться для оптимизации расхода топлива и повышения энерговыработки реакторных установок.

?В сочетании с другими технологиями, такими как "цифровые двойники", ИИ может существенно повысить эффективность производства ядерной энергии?, — убеждена Нелли Нгой Кубелва, инженер-ядерщик МАГАТЭ, специализирующийся на инновационных технологиях. Цифровой двойник — это цифровая копия физического объекта, человека или процесса, которая может использоваться для моделирования реальных ситуаций и их результатов.

По словам Нгой Кубелвы, в отрасли существует огромный интерес к решениям на основе ИИ, но прежде чем начать применять на АЭС любую новую технологию, регулирующие органы должны досконально разобраться в ней, что позволит разработать рекомендации и выдать лицензии и разрешения на ее использование.

?Активно обсуждается вопрос о том, является ли ИИ, и особенно генеративный ИИ, чем-то настолько принципиально новым, что нам нужен иной подход к его регулированию, или же мы можем адаптировать существующие нормы, — говорит Нгой Кубелва. — Для внедрения этой технологии нам необходимо в сотрудничестве с регулирующими органами разработать рамочную основу?.

МАГАТЭ поддерживает потенциальное применение ИИ на АЭС с 2021 года: Агентство опубликовало доклад по ИИ и создало в рамках Международной сети инноваций для поддержки действующих атомных электростанций (ИСОП) рабочие группы, которые занимаются нормативными и техническими аспектами внедрения ИИ. Эту позицию подкрепляют готовящиеся к публикации издания, посвященные применению ИИ в атомной отрасли и влиянию ИИ на безопасность АЭС. МАГАТЭ также руководит проектом координированных исследований, посвященным изучению того, как ИИ и инновационные технологии могут способствовать ускоренному внедрению малых модульных реакторов, и рассматривает вопрос о создании центров сотрудничества МАГАТЭ, занимающихся искусственным интеллектом.

Для Нгой Кубелвы это не просто технический вопрос. ?Использование ИИ и других передовых технологий станет признаком того, что атомная отрасль идет в ногу с техническим прогрессом, — считает она. — Активная работа в этой сфере позволит заинтересовать молодое поколение, что жизненно важно для обеспечения будущего ядерной энергетики?.