وتنتج الطاقة النووية الآن كميات من الكهرباء الخالية من الكربون في الولايات المتحدة أكبر مما تنتجه الطاقة الشمسية وطاقة الرياح مجتمعة
يمكنك تقليل تكاليف الإنتاج عن طريق التحسينقضبان الوقود ، في أعماق مفاعل نووي. إنها تثير ردود فعل ، وعندما يتم وضعها بشكل مثالي ، فإنها تحرق وقودًا أقل وتتطلب صيانة أقل. بعد عقود من التجربة والخطأ ، تعلم المهندسون النوويون تطوير مخططات أفضل لقضبان الوقود الباهظة الثمن لإطالة عمرها. الآن سوف يساعدهم الذكاء الاصطناعي (AI).
باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيايعتقد المعهد (MIT) وExelon أنه من خلال تحويل عملية التصميم إلى لعبة، يمكن تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على توليد العشرات من تكوينات القضبان المثالية التي يمكنها إطالة عمر كل منها بنسبة 5٪ تقريبًا. وهذا يوفر لمحطة توليد الطاقة النموذجية حوالي 3 ملايين دولار سنويًا. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي إيجاد الحلول المثلى بشكل أسرع من الإنسان وتغيير التصاميم بسرعة في بيئة محاكاة آمنة.
"يمكن تطبيق هذه التكنولوجيا على أي شخصالمفاعل النووي في العالم ، كما يشرح كبير مؤلفي الدراسة كوريش شيرفان ، الأستاذ المساعد في قسم العلوم والتكنولوجيا النووية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. "من خلال تحسين اقتصاد الطاقة النووية ، التي توفر 20٪ من الكهرباء في الولايات المتحدة ، يمكننا المساعدة في الحد من النمو في انبعاثات الكربون العالمية وجذب أفضل المواهب الشابة إلى قطاع الطاقة النظيفة المهم هذا."
في المفاعل النموذجي، يتم وضع قضبان الوقود في صف واحدشبكة أو مجموعة من مستويات اليورانيوم وأكسيد الجادولينيوم بداخلها، مثل قطع الشطرنج على لوحة، مع بدء التفاعلات لليورانيوم المشع والجادولينيوم الأرضي النادر الذي يبطئها. وفي الترتيب المثالي، تتم موازنة هذه الدوافع المتنافسة لتعزيز الاستجابات الفعالة. لقد حاول المهندسون استخدام الخوارزميات التقليدية لتحسين التصميمات التي صممها الإنسان، ولكن التجميع القياسي المكون من 100 قضيب يمكن أن يحتوي على عدد فلكي من الاختلافات التي يجب تقييمها.
وتساءل الباحثون عما إذا...التعلم المعزز العميق، وهو أسلوب ذكاء اصطناعي مكنت المهارات الخارقة في ألعاب مثل الشطرنج وGo، من تسريع عملية التحقق. يجمع التعلم المعزز العميق بين الشبكات العصبية العميقة، التي تعتبر ممتازة في تحديد الأنماط في البيانات، والتعلم المعزز، الذي يربط التعلم بإشارة المكافأة، مثل الفوز بلعبة.
في تجربة جديدة ، قام الباحثون بتدريبوكيل لوضع قضبان الوقود وفقا لمجموعة من القيود ، وكسب المزيد من النقاط لكل انقلاب. يعكس كل قيد أو قاعدة يختارها الباحثون عقودًا من المعرفة المتخصصة بناءً على قوانين الفيزياء. يمكن للعامل أن يكتسب نقاطًا ، على سبيل المثال ، عن طريق وضع قضبان منخفضة اليورانيوم على حواف التجميع لإبطاء التفاعلات هناك.
"بعد أن قمت بالبرمجةيقول المؤلف الرئيسي للدراسة مجدي الردايدة، وهو باحث ما بعد الدكتوراه من مختبر شيرفان: "عندما تحكمنا القواعد، تبدأ الشبكات العصبية في الأداء بشكل جيد للغاية". — لا يضيعون الوقت في عمليات عشوائية. كان من الممتع مشاهدتهم وهم يتعلمون ممارسة الألعاب مثلما يفعل الإنسان.
من خلال التعلم المعزز ، تعلم الذكاء الاصطناعيلعب الألعاب المعقدة بشكل متزايد مثل البشر ، أو حتى أفضل. لكن قدراتها تظل عديمة الفائدة في العالم الحقيقي. لقد أثبت الباحثون الآن أن التعلم المعزز لديه إمكانات.
"هذه الدراسة هي مثال مثيرباستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لألعاب الطاولة وألعاب الفيديو لمساعدتنا في حل المشكلات العملية في العالم ، "يخلص المؤلف المشارك للدراسة جوشوا جوزيف ، زميل باحث في MIT Quest for Intelligence.
تختبر Exelon حاليًا إصدارًا تجريبيًا من نظام ذكاء اصطناعي في بيئة افتراضية. وفقًا لممثل الشركة ، قد يكون النظام جاهزًا للتنفيذ في غضون عام أو عامين.
قراءة المزيد
انظر كيف ظهر القمر. تحطم كوكب قديم في الأرض
وجد علماء الآثار مقبرة قديمة في شبه جزيرة القرم. كان هناك "تذكرة" إلى الآخرة
الإجهاض والعلم: ماذا سيحدث للأطفال الذين سينجبون