國際原子能機構正在領導一個協調研究項目，探索人工智能如何幫助小型模塊化反應堆的部署。(圖片來源：Adobe Stock)

人工智能(AI)在推進核能生產方面具有廣闊的潛力。這些復雜的計算機系統模仿人類解決問題和決策的邏輯。憑借提高效率、自動化、安全性和預測性維護以及優化流程的能力，人工智能已經在核領域的某些領域取得了長足的進步。

人工智能是一個總括術語，涵蓋了數十年來開發的各種技術。它的范圍從簡單的計算機程序(例如垃圾郵件過濾器)到更高級的概念(例如機器學習)，其中計算機通過使用大量數據進行廣泛的訓練來學習過去的經驗。隨著高效微芯片的出現，涉及模仿人腦的人工神經網絡的深度學習出現了。

生成式人工智能是深度學習的一個子集，它通過制作原始文本、圖像和視頻吸引了公眾的注意力。它用途廣泛，可以適應許多不同的功能或活動。“人們對生成工具的功能感到興奮，”電力研究所(EPRI)的技術創新專家杰里米·倫肖(Jeremy Renshaw)說。“現有模型非常強大，目前正在付出大量努力來開發新的、更好的工具。”

雖然與其他行業一樣，生成式人工智能可以幫助完成管理任務，但由于其新穎性和不透明性，其在核電站(NPP)運營中的應用尚不可能;目前尚未完全了解人工網絡如何運作并得出結論。更透明的系統(稱為可解釋的生成人工智能)有望在核電站運營中得到更廣泛的應用。此類人工智能的開發正在進行中，Renshaw 相信，一旦實現，將在可預見的未來在核電站中使用人工智能。

機器學習應用

機器學習在核工業中的應用已經有一段時間了，并且在各個領域都被證明是有用的。操作員利用機器學習算法進行實時監控和預測性維護。該軟件通過篩選大量傳感器數據來有效識別異常情況，使分析師能夠專注于潛在的異常情況。“檢查員只查看相關數據。我們不是在大海撈針，而是把大海撈起來，”倫肖說。

該技術并不能取代人工分析。然而，它可以提供更快、更準確的結果，同時依賴較少但仍然不可或缺的人類交互。機器學習已經被應用于篩查核電站金屬儲罐和管道的裂縫。機器學習提高的精度、降低的成本和優化的人工監督有可能為核電行業帶來顯著的效益。

人工智能在核電站中的潛在應用是巨大的。例如，它可以根據消費者需求、天氣和設備性能等實時數據調整發電量，從而提高效率并確保穩定的電力供應。使用機器人和人工智能系統的自動化可以處理日常任務，將人工干預集中在高價值任務上并提高工廠效率。它還可以優化燃料消耗并最大限度地提高反應堆的能量輸出。

國際原子能機構專門研究創新技術的核工程師內莉·恩戈伊·庫貝爾瓦(Nelly Ngoy Kubelwa)表示：“人工智能與數字孿生等其他技術一起，可以決定性地提高核電生產的效率。” 數字孿生是物理對象、人或過程的數字表示，它可以模擬真實情況及其結果。

Ngoy Kubelwa 表示，業界對人工智能解決方案有著極大的興趣，但在任何新技術應用于核電站之前，監管機構需要徹底了解和理解它，以制定指導方針并為其使用頒發許可證和許可證。

Ngoy Kubelwa 說：“關于人工智能，尤其是生成式人工智能，是否是一種全新的東西，是否需要一種全新的方法來監管它，或者我們是否可以適應當前的標準，存在很多討論。” “為了部署這項技術，我們需要與監管機構合作開發框架。”

自 2021 年以來，原子能機構一直支持人工智能在核電廠的潛在應用，編寫了一份人工智能報告，隨后在支持運行核電廠的國際創新網絡(ISOP)下建立了工作組，重點關注人工智能部署的監管和技術方面。即將出版的關于核工業人工智能應用以及人工智能對核電廠安全影響的出版物進一步強調了這一承諾。原子能機構還正在領導一個協調研究項目，探索人工智能和創新技術如何幫助加快小型模塊化反應堆的部署，并正在考慮建立專注于人工智能的原子能機構合作中心。

對于 Ngoy Kubelwa 來說，這個話題不僅僅是技術性的。“人工智能和其他新興技術的使用將標志著核工業掌握了最新發展的脈搏，”她說。“積極參與這一領域將在吸引年輕一代的興趣方面發揮重要作用，這對于確保核能生產的未來至關重要。”