כוח גרעיני מייצר כעת יותר חשמל נטול פחמן בארה"ב מאשר שמש ורוח ביחד
ניתן להפחית את עלויות הייצור באמצעות אופטימיזציהמוטות דלק, עמוק בתוך כור גרעיני. הם מעוררים תגובות, וכאשר הם ממוקמים באופן אידיאלי, שורפים פחות דלק ודורשים פחות תחזוקה. לאחר עשרות שנים של ניסוי וטעייה, מהנדסי גרעין למדו לפתח פריסות טובות יותר למוטות דלק יקרות כדי להאריך את חייהם. עכשיו בינה מלאכותית (AI) תעזור להם.
חוקרים מהמכון הטכנולוגי של מסצ'וסטסהמכון (MIT) ו-Exelon מאמינים כי על ידי הפיכת תהליך התכנון למשחק, ניתן לאמן מערכת בינה מלאכותית ליצור עשרות תצורות מוטות אופטימליות שיכולות להאריך את חיי כל אחת מהן בכ-5%. זה חוסך לתחנת כוח טיפוסית כ-3 מיליון דולר בשנה. מערכת בינה מלאכותית יכולה למצוא פתרונות אופטימליים מהר יותר מאדם ולשנות במהירות עיצובים בסביבה בטוחה ומדומה.
"ניתן ליישם את הטכנולוגיה הזו לכל אחדכור גרעיני בעולם, מסביר סופר המחקר הבכיר קוריש שירוואן, פרופסור במחלקה למדעי הגרעין וטכנולוגיה ב- MIT. "על ידי שיפור כלכלת הכוח הגרעיני, המספק 20% מהחשמל בארה"ב, אנו יכולים לסייע בהגבלת הצמיחה של פליטת הפחמן העולמית ולמשוך את הכישרונות הצעירים הטובים ביותר לתחום חשוב זה של אנרגיה נקייה."
בכור טיפוסי, מוטות הדלק מסודרים בשורהרשת או מכלול של רמות של אורניום ותחמוצת גדוליניום בפנים, כמו כלי שחמט על לוח, כשהתגובות מתחילות את האורניום הרדיואקטיבי וכדור הארץ הנדיר מאטות אותם. בהסדר אידיאלי, הדחפים המתחרים הללו מאוזנים כדי לקדם תגובות יעילות. מהנדסים ניסו להשתמש באלגוריתמים מסורתיים כדי לשפר פריסות בתכנון אנושי, אבל מכלול סטנדרטי של 100 מוטות יכול להיות בעל מספר אסטרונומי של וריאציות להעריך.
חוקרים תהו האם...למידת חיזוקים עמוקים, טכניקת בינה מלאכותית שאפשרה מיומנות על-אנושית במשחקים כמו שחמט ו-Go, מאיצה את תהליך האימות. למידה של חיזוק עמוק משלבת רשתות עצביות עמוקות, המציינות בזיהוי תבניות בנתונים, עם למידה של חיזוק, המקשרת למידה לאות תגמול, כמו ניצחון במשחק.
בניסוי חדש הכשירו החוקרים אתסוכן להצבת מוטות דלק על פי קבוצה של מגבלות, ולהרוויח יותר נקודות עבור כל הפיכה. כל אילוץ או כלל שנבחרו על ידי החוקרים משקפים עשרות שנים של ידע מומחה המבוסס על חוקי הפיזיקה. הסוכן יכול לצבור נקודות, למשל, על ידי הצבת מוטות אורניום דלים בקצוות המכלול כדי להאט את התגובות שם.
"אחרי שתכנתכללים, רשתות עצביות מתחילות לתפקד טוב מאוד", אומר הכותב הראשי של המחקר מג'די רדאידה, פוסט דוקטורט ממעבדת שירוואן. — הם לא מבזבזים זמן על תהליכים אקראיים. היה כיף לראות אותם לומדים לשחק משחקים כמו שאדם יעשה את זה".
באמצעות למידת חיזוק, AI למדהמשחקים יותר ויותר משחקים מורכבים כמו גם בני אדם, או אפילו יותר טוב. אך יכולותיו נותרות חסרות תועלת בעולם האמיתי. כעת הוכיחו חוקרים שלמידת חיזוק יש פוטנציאל.
"המחקר הזה הוא דוגמה מרגשתבאמצעות טכנולוגיית בינה מלאכותית למשחקי לוח ומשחקי וידיאו כדי לעזור לנו לפתור בעיות מעשיות בעולם ", מסכם מחבר המחקר ג'ושוע ג'וזף, עמית מחקר ב- MIT Quest for Intelligence.
אקסלון בודקת בימים אלה גרסת בטא של מערכת בינה מלאכותית בסביבה וירטואלית. לדברי נציג החברה, המערכת עשויה להיות מוכנה ליישום בעוד שנה-שנתיים.
קרא עוד
ראה כיצד הירח הופיע. כוכב לכת קדום התרסק לכדור הארץ
ארכיאולוגים מצאו קבורה עתיקה בחצי האי קרים. היה "כרטיס" לחיים שלאחר המוות
הפלה ומדע: מה יקרה לילדים שילדו