Oamenii de știință MIT provoacă AI să rezolve problema energiei nucleare sub formă de joc

Energia nucleară produce acum mai multă energie electrică fără carbon în SUA decât solară și eoliană combinate

luate.Acest lucru îl face un jucător cheie în lupta împotriva schimbărilor climatice. Cu toate acestea, metodele de extragere a acestuia sunt imperfecte și depășite. Procesul trebuie optimizat astfel încât energia nucleară să poată concura cu centralele pe cărbune și pe gaz de pe piață.

Puteți reduce costurile de producție prin optimizaretije de combustibil, adânc în interiorul unui reactor nuclear. Acestea declanșează reacții și, atunci când sunt poziționate ideal, ard mai puțin combustibil și necesită mai puțină întreținere. După decenii de încercări și erori, inginerii nucleari au învățat să dezvolte planuri mai bune pentru tije de combustibil scumpe, care să le extindă viața. Acum inteligența artificială (AI) îi va ajuta.

Cercetători de la Institutul de Tehnologie din MassachusettsInstitute (MIT) și Exelon consideră că, transformând procesul de proiectare într-un joc, un sistem AI poate fi antrenat pentru a genera zeci de configurații optime de tije care pot prelungi durata de viață a fiecăruia dintre ele cu aproximativ 5%. Acest lucru economisește o centrală electrică tipică cu aproximativ 3 milioane de dolari pe an. Un sistem de inteligență artificială poate găsi soluții optime mai rapid decât un om și poate schimba rapid design-urile într-un mediu sigur, simulat. 

„Această tehnologie poate fi aplicată oricuireactor nuclear din lume, explică autorul principal al studiului, Korish Shirvan, profesor asistent în cadrul Departamentului de Știință și Tehnologie Nucleară de la MIT. „Prin îmbunătățirea economiei energiei nucleare, care asigură 20% din producția de electricitate din SUA, putem contribui la limitarea creșterii emisiilor globale de carbon și la atragerea celor mai buni tineri talenti în acest important sector al energiei curate.”

Într-un reactor tipic, barele de combustibil sunt aliniateo grilă sau un ansamblu de niveluri de uraniu și oxid de gadoliniu în interior, ca piesele de șah pe o tablă, cu reacțiile care pornesc uraniul radioactiv și gadoliniul pământului rar le încetinește. Într-un aranjament ideal, aceste impulsuri concurente sunt echilibrate pentru a promova răspunsuri eficiente. Inginerii au încercat să folosească algoritmi tradiționali pentru a îmbunătăți aspectele proiectate de om, dar un ansamblu standard de 100 de tije poate avea un număr astronomic de variații de evaluat. 

Cercetătorii s-au întrebat dacă...Învățarea prin consolidare profundă, o tehnică de inteligență artificială care a permis abilități supraomenești în jocuri precum șah și Go, accelerează procesul de verificare. Învățarea prin consolidare profundă combină rețelele neuronale profunde, care sunt excelente la identificarea tiparelor în seturile de date, cu învățarea prin consolidare, care leagă învățarea de un semnal de recompensă, cum ar fi câștigarea unui joc.

Într-un nou experiment, cercetătorii i-au instruitagent pentru a plasa tije de combustibil conform unui set de restricții, câștigând mai multe puncte pentru fiecare lovitură de stat. Fiecare constrângere sau regulă aleasă de cercetători reflectă decenii de cunoștințe expert bazate pe legile fizicii. Agentul poate obține puncte, de exemplu, plasând tije cu uraniu scăzut la marginile ansamblului pentru a încetini reacțiile acolo.

„După ce ai programatreguli, rețelele neuronale încep să funcționeze foarte bine”, spune autorul principal al studiului Majdi Radaideh, un post-doctorat de la laboratorul Shirvan. — Ei nu pierd timpul în procese aleatorii. A fost distractiv să-i privesc învățând să joace jocuri așa cum ar face un om.”

Prin Reinforcement Learning, AI a învățatjucând jocuri din ce în ce mai complexe, precum și oamenii, sau chiar mai bine. Dar capacitățile sale rămân inutile în lumea reală. Acum cercetătorii au dovedit că învățarea prin întărire are potențial.

„Acest studiu este un exemplu interesantfolosind tehnologia inteligenței artificiale pentru jocuri de masă și video pentru a ne ajuta să rezolvăm problemele practice din lume ", concluzionează co-autorul studiului Joshua Joseph, cercetător la MIT Quest for Intelligence.

Exelon testează în prezent o versiune beta a unui sistem de inteligență artificială într-un mediu virtual. Potrivit unui reprezentant al companiei, sistemul poate fi gata de implementare într-un an sau doi.

Citeste mai mult

Vedeți cum a apărut luna. Planeta antică s-a prăbușit în Pământ

Arheologii au găsit o înmormântare antică în Crimeea. Era un „bilet” pentru viața de apoi

Avortul și știința: ce se va întâmpla cu copiii care vor naște