L’energia nucleare ora produce più elettricità senza emissioni di carbonio negli Stati Uniti rispetto a quella solare ed eolica messe insieme
Puoi ridurre i costi di produzione ottimizzandobarre di combustibile, nel profondo di un reattore nucleare. Innescano reazioni e, se posizionati in modo ideale, bruciano meno carburante e richiedono meno manutenzione. Dopo decenni di tentativi ed errori, gli ingegneri nucleari hanno imparato a sviluppare layout migliori per costose barre di combustibile per prolungarne la vita. Ora l'intelligenza artificiale (AI) li aiuterà.
Ricercatori del Massachusetts Institute of TechnologyInstitute (MIT) ed Exelon ritengono che trasformando il processo di progettazione in un gioco, un sistema di intelligenza artificiale possa essere addestrato a generare dozzine di configurazioni ottimali di canne in grado di prolungare la vita di ciascuna di esse di circa il 5%. Ciò consente a una tipica centrale elettrica di risparmiare circa 3 milioni di dollari all’anno. Un sistema di intelligenza artificiale può trovare soluzioni ottimali più velocemente di un essere umano e modificare rapidamente i progetti in un ambiente sicuro e simulato.
“Questa tecnologia può essere applicata a chiunquereattore nucleare nel mondo, spiega l'autore senior dello studio Korish Shirvan, assistente professore presso il Dipartimento di Scienza e Tecnologia Nucleare al MIT. "Migliorando l'economia dell'energia nucleare, che fornisce il 20% dell'elettricità statunitense, possiamo contribuire a limitare la crescita delle emissioni globali di carbonio e attirare i migliori giovani talenti in questo importante settore dell'energia pulita".
In un tipico reattore, le barre di combustibile sono allineateuna griglia o un insieme di livelli di uranio e ossido di gadolinio all'interno, come pezzi degli scacchi su una scacchiera, con le reazioni che avviano l'uranio radioattivo e il gadolinio delle terre rare che le rallentano. In una disposizione ideale, questi impulsi concorrenti sono bilanciati per promuovere risposte efficaci. Gli ingegneri hanno provato a utilizzare algoritmi tradizionali per migliorare i layout progettati dall'uomo, ma un assemblaggio standard di 100 aste può avere un numero astronomico di variazioni da valutare.
I ricercatori si chiedevano se...L’apprendimento profondo per rinforzo, una tecnica di intelligenza artificiale che ha consentito abilità sovrumane in giochi come gli scacchi e il Go, accelera il processo di verifica. L’apprendimento per rinforzo profondo combina le reti neurali profonde, che sono eccellenti nell’identificare modelli nei dati, con l’apprendimento per rinforzo, che collega l’apprendimento a un segnale di ricompensa, come vincere un gioco.
In un nuovo esperimento, i ricercatori hanno addestrato il loroagente per posizionare le barre di carburante secondo una serie di restrizioni, guadagnando più punti per ogni colpo di stato. Ogni vincolo o regola scelta dai ricercatori riflette decenni di conoscenze specialistiche basate sulle leggi della fisica. L'agente può segnare punti, ad esempio, posizionando barre a basso contenuto di uranio ai bordi del gruppo per rallentare le reazioni lì.
"Dopo che avrai programmatoregole, le reti neurali iniziano a funzionare molto bene”, afferma l’autore principale dello studio Majdi Radaideh, un postdoc del laboratorio Shirvan. — Non perdono tempo con processi casuali. È stato divertente vederli imparare a giocare come fa un essere umano.
Attraverso l'apprendimento per rinforzo, l'IA ha imparatogiocare a giochi sempre più complessi così come gli umani, o anche meglio. Ma le sue capacità rimangono inutili nel mondo reale. Ora i ricercatori hanno dimostrato che l'apprendimento per rinforzo ha un potenziale.
“Questo studio è un esempio entusiasmanteutilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale per giochi da tavolo e videogiochi per aiutarci a risolvere problemi pratici nel mondo ", conclude il coautore dello studio Joshua Joseph, Research Fellow presso MIT Quest for Intelligence.
Exelon sta attualmente testando una versione beta di un sistema di intelligenza artificiale in un ambiente virtuale. Secondo un rappresentante dell'azienda, il sistema potrebbe essere pronto per l'implementazione in un anno o due.
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