Скромняга ИИ

Технологии искусственного интеллекта открывают новую эру в атомной энергетике

Атомные электростанции вырабатывают огромное количество энергии, сохраняя при этом углеродный след на относительно низком уровне по сравнению с электростанциями, работающими на органическом топливе. Но строительство, эксплуатация и техническое обслуживание АЭС -процессы, требующие очень больших капиталовложений. Чтобы сохранить конкурентоспособность атомной отрасли, необходимо найти способ снизить эти затраты. Решить эту задачу специалистам Агентства передовых исследований в области энергетики Департамента энергетики США (ARPA-E) помогают ученые из команды GE Research. Они уже приступили к проектированию новых усовершенствованных атомных реакторов нового поколения, которые позволят снизить затраты на их эксплуатацию и техническое обслуживание почти в 10 раз - всего до 2 долларов за мегаватт-час.

Министерство энергетики США рассчитывает на то, что автоматизация некоторых процессов эксплуатации АЭС с помощью технологий искусственного интеллекта позволит в будущем сократить операционные издержки атомной энергетики. Недавно ARPA-E предоставила несколько грантов группе ученых в составе специалистов GE Research, Массачусетского технологического института, Аргоннской национальной лаборатории, Мичиганского университета и других на проведение трехлетнего исследования того, каким образом технологии искусственного интеллекта и компьютерного моделирования могут помочь контролировать текущее состояние ядерных реакторов и отслеживать необходимость в проведении технического обслуживания этих объектов. Это исследование станет частью программы, получившей название «Производство электроэнергии под контролем технологий искусственного интеллекта» (англ. - Generating Electricity Managed by Intelligent Nuclear Assets, GEMINA).

 Рендеринг реактора BWRX-300 компании GE Hitachi. Изображение предоставлено: GE Research.

В рамках проекта группа GE Research намерена создать высокоточную виртуальную модель нового реактора GE Hitachi. Такие «цифровые двойники» аккумулируют данные с сотен тысяч сенсорных датчиков, установленных на атомном реакторе, и позволяют инженерам создавать цифровые копии его отдельных компонентов, всего устройства или ядерного процесса в целом.

В настоящее время GE уже использует технологию цифровых двойников для мониторинга состояния реактивных двигателей, газовых турбин и многих других объектов и систем. Команда GE Research намерена использовать технологию цифрового двойника и для моделирования штатных сценариев работы ядерных объектов. Это поможет определить, какие показатели работы оборудования необходимо отслеживать, где следует размещать датчики и как быстрее всего обнаруживать износ или возникновение других потенциальных проблем в системе, - говорит Абхинав Саксена, старший научный сотрудник GE Research и эксперт по технологии цифровых двойников. Обслуживание самих датчиков – это отдельная непростая задача: сенсоры могут выйти из строя или потребовать повторной калибровки. Команда GE Research изучит способы осуществления контроля за их работой и методы удаленной поддержки.

По словам Абхинава, корректный анализ принимаемых данных – критически важен, учитывая особенности ядерного реактора как источника энергии. Вот почему команда GE Research планирует использовать специальное программное обеспечение, получившее название «Скромняга ИИ» (англ. Humble AI). «Скромняга ИИ» — это программа машинного обучения, которую GE разрабатывает, чтобы автоматизировать процессы мониторинга и анализа входящей информации, а также выявлять нехватку определенных сведений. При необходимости приложение запросит дополнительные данные или потребует вмешательства человека, а также определит точность сделанных выводов - по сути сообщит инженерам, когда ИИ может ошибаться, и спрогнозирует вероятность ошибки.  Фактически информация, содержащая оценку точности показаний, поступающих от датчиков, формирует дополнительный уровень надежности работы оборудования. В конечном итоге, продолжая развивать этот программный продукт, GE надеется предоставить эксплуатирующим организациям возможности предиктивного (прогнозного) обслуживания. В отличие от превентивного, данный вид обслуживания позволяет производить ремонт оборудования не по заранее составленному плану, а когда в нем возникает необходимость. Такой подход позволяет оптимизировать затраты и обеспечить высокую степень надежности производственных и технологических процессов на предприятии.

Начавшееся в сентябре 2020 года исследование позволит протестировать эти и другие технологии. По мнению Абхинава, открытия, сделанные на этом пути, несомненно, приведут к экономии затрат на производство энергии, что как раз и составляет главную цель ARPA-E. «Это очень футуристичная и перспективная программа», - говорит он.