Klucz do energii nuklearnej – w sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja przyspiesza projektowanie reaktorów, usprawniając przyszłość jako klucz do energii nuklearnej.

Profesor z Uniwersytetu Brighama Younga, Matt Memmott, znalazł sposób na skrócenie krytycznych lat w skomplikowanym procesie projektowania i licencjonowania nowoczesnych reaktorów jądrowych, poprzez sztuczną inteligencje. Choć może to brzmieć jak coś z filmu science fiction, Memmott zapewnia, że nikt nie przekazuje AI informacji oraz kodów do broni jądrowej. Chodzi głównie o przyspieszenie procesu, aby zwiększyć dostępność energii nuklearnej.

Proces licencjonowania nowego projektu reaktora jądrowego w Stanach Zjednoczonych trwa zazwyczaj około 20 lat i kosztuje blisko miliard dolarów. Zbudowanie takiego reaktora wymaga dodatkowych pięciu lat i kosztuje od 5 do 30 miliardów dolarów. Memmott szacuje, że dzięki wykorzystaniu AI w czasochłonnym procesie projektowania komputerowego, można by skrócić cały proces o dekadę lub więcej, oszczędzając miliony dolarów, co jest kluczowe w obliczu rosnących potrzeb energetycznych kraju.

„Nasze zapotrzebowanie na energię elektryczną gwałtownie wzrośnie w nadchodzących latach i musimy znaleźć sposób na szybkie wytwarzanie dodatkowej energii,” powiedział Memmott. „Jedyną bazową energią, którą możemy wytwarzać w ilościach gigawatowych bez emisji, jest energia jądrowa. Zmniejszenie czasu i kosztów produkcji oraz licencjonowania reaktorów jądrowych sprawi, że ta energia będzie tańsza i bardziej opłacalna jako ekologiczna opcja dla przyszłych potrzeb energetycznych.”

Projektowanie i budowanie reaktora jądrowego jest niezwykle skomplikowane i czasochłonne, ponieważ wymaga działań na wielu skalach. Inżynierowie muszą uwzględniać elementy od poziomu neutronów na skali kwantowej po przepływ chłodziwa i transfer ciepła na skali makro. Istnieje również wiele warstw fizyki, które są ze sobą ściśle powiązane: ruch neutronów jest ściśle powiązany z transferem ciepła, który z kolei jest powiązany z materiałami, korozją i przepływem chłodziwa.

„Większość problemów z projektowaniem reaktorów jest tak ogromna i obejmuje tyle danych, że rozwiązanie ich zajmuje miesiące pracy zespołów ludzi,” powiedział Memmott. „Kiedy pracowałem w Westinghouse, zespół specjalistów od neutronów potrzebował sześciu miesięcy na wykonanie jednego z pełnych modeli multi-fizycznych rdzenia reaktora. A jeśli popełnili błąd dwa miesiące od początku, tracili te dwa miesiące cennego czasu obliczeniowego i musieli zaczynać od nowa.”

Memmott odkrył, że AI może zredukować ten czasochłonny proces, co pozwoli na produkcję większej ilości energii i obniżenie kosztów dla konsumentów. W ostatnich latach koszty energii dla gospodarstw domowych i wynajmujących w całym kraju znacząco wzrosły.

Technicznie rzecz biorąc, badania Memmotta dowodzą, że można zastąpić część wymaganych symulacji termohydraulicznych i neutronowych za pomocą modelu uczenia maszynowego, który przewiduje profile temperaturowe na podstawie zmiennych parametrów geometrycznych reaktora, a następnie optymalizuje te parametry. Wynik to optymalny projekt reaktora jądrowego przy ułamku kosztów obliczeniowych wymaganych przez tradycyjne metody projektowania.

Memmott i jego koledzy z BYU zbudowali tuzin algorytmów uczenia maszynowego, aby zbadać ich zdolność do przetwarzania symulowanych danych potrzebnych do projektowania reaktora. Zidentyfikowali trzy najlepsze algorytmy, a następnie udoskonalili parametry, aż znaleźli jeden, który działał bardzo dobrze i potrafił obsłużyć wstępny zestaw danych jako dowód koncepcji. Zadziałało to (opublikowali na ten temat artykuł), więc przetestowali model na bardzo trudnym problemie projektowym: optymalizacji osłony jądrowej.

Wyniki badań, opublikowane w czasopiśmie *Nuclear Engineering and Design*, pokazały, że ich udoskonalony model może optymalizować elementy projektowe znacznie szybciej niż tradycyjne metody. Na przykład, algorytm AI Memmotta potrzebował zaledwie dwóch dni na stworzenie optymalnego projektu osłony reaktora jądrowego, podczas gdy lokalna firma Alpha Tech Research Corp. potrzebowała na to sześciu miesięcy.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w projektowaniu reaktorów jądrowych to przełom, który może znacząco przyspieszyć proces licencjonowania i budowy nowych reaktorów. Dzięki badaniom profesora i jego zespołu, przyszłość energii jądrowej staje się bardziej dostępna i ekonomiczna, co jest kluczowe w obliczu rosnących globalnych potrzeb energetycznych.

Szymon Ślubowski