A energia nuclear agora produz mais eletricidade livre de carbono nos EUA do que a energia solar e eólica combinadas
Você pode reduzir os custos de produção otimizandobarras de combustível, bem no fundo de um reator nuclear. Eles desencadeiam reações e, quando idealmente posicionados, queimam menos combustível e exigem menos manutenção. Após décadas de tentativa e erro, os engenheiros nucleares aprenderam a desenvolver layouts melhores para barras de combustível caras para estender sua vida útil. Agora a inteligência artificial (IA) os ajudará.
Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de MassachusettsInstitute (MIT) e Exelon acreditam que, ao transformar o processo de design em um jogo, um sistema de IA pode ser treinado para gerar dezenas de configurações ideais de hastes que podem prolongar a vida útil de cada uma delas em cerca de 5%. Isso economiza para uma usina típica cerca de US$ 3 milhões por ano. Um sistema de inteligência artificial pode encontrar soluções ideais mais rapidamente do que um ser humano e alterar projetos rapidamente em um ambiente simulado e seguro.
“Esta tecnologia pode ser aplicada a qualquer pessoareator nuclear do mundo, explica o autor sênior do estudo Korish Shirvan, professor assistente do Departamento de Ciência e Tecnologia Nuclear do MIT. “Ao melhorar a economia da energia nuclear, que fornece 20% da produção de eletricidade dos EUA, podemos ajudar a limitar o crescimento das emissões globais de carbono e atrair os melhores jovens talentos para este importante setor de energia limpa.”
Num reator típico, as barras de combustível estão alinhadas emuma grade ou conjunto de níveis de urânio e óxido de gadolínio, como peças de xadrez em um tabuleiro, com as reações iniciando o urânio radioativo e o gadolínio, terras raras, desacelerando-as. Num arranjo ideal, estes impulsos concorrentes são equilibrados para promover respostas eficazes. Os engenheiros tentaram usar algoritmos tradicionais para melhorar layouts projetados por humanos, mas um conjunto padrão de 100 hastes pode ter um número astronômico de variações para avaliar.
Os pesquisadores se perguntaram se...O aprendizado por reforço profundo, uma técnica de inteligência artificial que possibilitou habilidades sobre-humanas em jogos como xadrez e Go, acelera o processo de verificação. O aprendizado por reforço profundo combina redes neurais profundas, que são excelentes na identificação de padrões em dados, com o aprendizado por reforço, que vincula o aprendizado a um sinal de recompensa, como vencer um jogo.
Em um novo experimento, os pesquisadores treinaram seusagente para colocar barras de combustível de acordo com um conjunto de restrições, ganhando mais pontos a cada golpe. Cada restrição ou regra escolhida pelos pesquisadores reflete décadas de conhecimento especializado com base nas leis da física. O agente pode marcar pontos, por exemplo, colocando hastes com baixo teor de urânio nas bordas da montagem para desacelerar as reações ali.
"Depois de programarregras, as redes neurais começam a funcionar muito bem”, diz o principal autor do estudo, Majdi Radaideh, pós-doutorado do laboratório Shirvan. —Eles não perdem tempo com processos aleatórios. Foi divertido vê-los aprender a jogar como um humano faria.”
Por meio do Aprendizado por Reforço, a IA aprendeujogar jogos cada vez mais complexos tão bem quanto os humanos ou ainda melhores. Mas seus recursos permanecem inúteis no mundo real. Agora, os pesquisadores provaram que o aprendizado por reforço tem potencial.
“Este estudo é um exemplo emocionanteusando tecnologia de inteligência artificial para jogos de tabuleiro e videogames para nos ajudar a resolver problemas práticos no mundo ”, conclui o coautor do estudo Joshua Joseph, pesquisador do MIT Quest for Intelligence.
A Exelon está testando atualmente uma versão beta de um sistema de inteligência artificial em um ambiente virtual. Segundo um representante da empresa, o sistema pode ficar pronto para implantação em um ou dois anos.
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