La energía nuclear produce ahora más electricidad libre de carbono en EE. UU. que la solar y la eólica juntas
Puede reducir los costos de producción optimizandobarras de combustible, en el interior de un reactor nuclear. Desencadenan reacciones y, cuando están en una posición ideal, consumen menos combustible y requieren menos mantenimiento. Después de décadas de prueba y error, los ingenieros nucleares han aprendido a desarrollar mejores diseños de costosas barras de combustible para prolongar su vida útil. Ahora la inteligencia artificial (IA) les ayudará.
Investigadores del Instituto de Tecnología de MassachusettsInstitute (MIT) y Exelon creen que al convertir el proceso de diseño en un juego, se puede entrenar un sistema de IA para generar docenas de configuraciones óptimas de varillas que pueden extender la vida útil de cada una de ellas en aproximadamente un 5%. Esto ahorra a una central eléctrica típica unos 3 millones de dólares al año. Un sistema de inteligencia artificial puede encontrar soluciones óptimas más rápido que un ser humano y cambiar diseños rápidamente en un entorno simulado y seguro.
“Esta tecnología se puede aplicar a cualquierareactor nuclear en el mundo '', explica el autor principal del estudio, Korish Shirvan, profesor asistente en el Departamento de Ciencia y Tecnología Nuclear del Instituto de Tecnología de Massachusetts. “Al mejorar la economía de la energía nuclear, que suministra el 20% de la electricidad de los Estados Unidos, podemos ayudar a limitar el crecimiento de las emisiones globales de carbono y atraer al mejor talento joven a este importante sector de energía limpia”.
En un reactor típico, las barras de combustible están alineadas enuna rejilla o conjunto de niveles de uranio y óxido de gadolinio en su interior, como piezas de ajedrez en un tablero, con las reacciones que inician el uranio radiactivo y el gadolinio, una tierra rara, las frena. En un acuerdo ideal, estos impulsos en competencia se equilibran para promover respuestas efectivas. Los ingenieros han intentado utilizar algoritmos tradicionales para mejorar los diseños diseñados por humanos, pero un conjunto estándar de 100 varillas puede tener una cantidad astronómica de variaciones para evaluar.
Los investigadores se preguntaron si...El aprendizaje por refuerzo profundo, una técnica de inteligencia artificial que ha permitido habilidades sobrehumanas en juegos como el ajedrez y el Go, acelera el proceso de verificación. El aprendizaje por refuerzo profundo combina redes neuronales profundas, que son excelentes para identificar patrones en los datos, con el aprendizaje por refuerzo, que vincula el aprendizaje con una señal de recompensa, como ganar un juego.
En un nuevo experimento, los investigadores entrenaron a susagente para colocar las barras de combustible de acuerdo con un conjunto de restricciones, ganando más puntos por cada golpe. Cada restricción o regla elegida por los investigadores refleja décadas de conocimiento experto basado en las leyes de la física. El agente puede ganar puntos, por ejemplo, colocando barras con bajo contenido de uranio en los bordes del conjunto para ralentizar las reacciones allí.
"Después de haber programadoSegún las reglas, las redes neuronales empiezan a funcionar muy bien”, afirma el autor principal del estudio, Majdi Radaideh, postdoctorado del laboratorio Shirvan. — No pierden el tiempo en procesos aleatorios. Fue divertido verlos aprender a jugar como lo hace un humano”.
A través del aprendizaje por refuerzo, la IA ha aprendidojugando juegos cada vez más complejos tan bien como los humanos, o incluso mejores. Pero sus capacidades siguen siendo inútiles en el mundo real. Ahora los investigadores han demostrado que el aprendizaje por refuerzo tiene potencial.
“Este estudio es un ejemplo interesanteutilizando tecnología de inteligencia artificial para juegos de mesa y video para ayudarnos a resolver problemas prácticos en el mundo ”, concluye el coautor del estudio Joshua Joseph, investigador en MIT Quest for Intelligence.
Exelon está probando actualmente una versión beta de un sistema de inteligencia artificial en un entorno virtual. Según un representante de la empresa, el sistema puede estar listo para su implementación en uno o dos años.
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