Mittlerweile erzeugt Kernkraft in den USA mehr kohlenstofffreien Strom als Sonne und Wind zusammen
Sie können die Produktionskosten durch Optimierung senkenBrennstäbe, tief in einem Kernreaktor. Sie lösen Reaktionen aus und verbrauchen bei idealer Positionierung weniger Kraftstoff und erfordern weniger Wartung. Nach Jahrzehnten des Versuchs und Irrtums haben Nuklearingenieure gelernt, bessere Layouts für teure Brennstäbe zu entwickeln, um ihre Lebensdauer zu verlängern. Jetzt hilft ihnen künstliche Intelligenz (KI).
Forscher vom Massachusetts Institute of TechnologyInstitute (MIT) und Exelon glauben, dass durch die Umsetzung des Designprozesses in ein Spiel ein KI-System darauf trainiert werden kann, Dutzende optimaler Rutenkonfigurationen zu generieren, die die Lebensdauer jeder einzelnen Rute um etwa 5 % verlängern können. Dadurch spart ein typisches Kraftwerk etwa 3 Millionen US-Dollar pro Jahr. Ein System mit künstlicher Intelligenz kann schneller als ein Mensch optimale Lösungen finden und Designs in einer sicheren, simulierten Umgebung schnell ändern.
„Diese Technologie kann auf jeden angewendet werdenKernreaktor in der Welt, erklärt der leitende Studienautor Korish Shirvan, Assistenzprofessor am Department of Nuclear Science and Technology am MIT. "Durch die Verbesserung der Kernenergiewirtschaft, die 20% des US-Stroms liefert, können wir dazu beitragen, das Wachstum der globalen Kohlenstoffemissionen zu begrenzen und die besten jungen Talente für diesen wichtigen Sektor für saubere Energie zu gewinnen."
In einem typischen Reaktor sind die Brennstäbe in einer Reihe angeordnetein Gitter oder eine Ansammlung von Uran- und Gadoliniumoxid-Ebenen im Inneren, wie Schachfiguren auf einem Brett, wobei die Reaktionen das radioaktive Uran auslösen und das seltene Erden-Gadolinium sie verlangsamt. Im Idealfall werden diese konkurrierenden Impulse ausgeglichen, um wirksame Reaktionen zu fördern. Ingenieure haben versucht, traditionelle Algorithmen zu verwenden, um von Menschen entworfene Layouts zu verbessern, aber eine Standardbaugruppe mit 100 Stäben kann eine astronomische Anzahl von Variationen zur Bewertung aufweisen.
Forscher fragten sich, ob...Deep Reinforcement Learning, eine Technik der künstlichen Intelligenz, die übermenschliche Fähigkeiten in Spielen wie Schach und Go ermöglicht, beschleunigt den Verifizierungsprozess. Deep Reinforcement Learning kombiniert tiefe neuronale Netze, die sich hervorragend zur Erkennung von Mustern in Daten eignen, mit Reinforcement Learning, das das Lernen mit einem Belohnungssignal verknüpft, beispielsweise dem Gewinn eines Spiels.
In einem neuen Experiment trainierten die Forscher ihreAgent, um Brennstäbe gemäß einer Reihe von Einschränkungen zu platzieren und mehr Punkte für jeden Coup zu verdienen. Jede von Forschern gewählte Einschränkung oder Regel spiegelt jahrzehntelanges Expertenwissen wider, das auf den Gesetzen der Physik basiert. Das Mittel kann Punkte erzielen, indem es beispielsweise Stäbe mit niedrigem Urangehalt an den Rändern der Anordnung platziert, um die Reaktionen dort zu verlangsamen.
„Nachdem du programmiert hastRegeln beginnen neuronale Netze sehr gut zu funktionieren“, sagt der Hauptautor der Studie Majdi Radaideh, ein Postdoktorand vom Shirvan-Labor. – Sie verschwenden keine Zeit mit zufälligen Prozessen. Es hat Spaß gemacht, ihnen dabei zuzusehen, wie sie lernen, Spiele wie ein Mensch zu spielen.“
Durch Reinforcement Learning hat die KI gelerntspielen immer komplexere Spiele genauso wie Menschen oder noch besser. Aber seine Fähigkeiten bleiben in der realen Welt nutzlos. Jetzt haben Forscher bewiesen, dass verstärktes Lernen Potenzial hat.
„Diese Studie ist ein aufregendes BeispielEinsatz künstlicher Intelligenz für Brett- und Videospiele zur Lösung praktischer Probleme in der Welt “, schließt der Co-Autor der Studie, Joshua Joseph, Research Fellow am MIT Quest for Intelligence.
Exelon testet derzeit eine Beta-Version eines künstlichen Intelligenzsystems in einer virtuellen Umgebung. Laut einem Unternehmensvertreter ist das System möglicherweise in ein oder zwei Jahren einsatzbereit.
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