Ученые из MIT предложили ИИ решить проблему ядерной энергии в форме игры

7 января, 20:50
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Exelon уверены — превратив процесс проектирования в игру, систему ИИ можно обучить генерировать десятки оптимальных конфигураций стержней, которые могут продлить срок службы каждого из них примерно на 5%. Это позволяет сэкономить на типичной электростанции около $3 млн в год.

Система искусственного интеллекта может находить оптимальные решения быстрее, чем человек, и быстро изменять конструкции в безопасной смоделированной среде. 

В типичном реакторе топливные стержни выстроены в сетку или сборку по уровням урана и оксида гадолиния внутри, как шахматные фигуры на доске, с реакциями, запускающими радиоактивный уран, и редкоземельным гадолинием, замедляющим их. В идеальной компоновке эти конкурирующие импульсы уравновешиваются, чтобы стимулировать эффективные реакции. Инженеры пытались использовать традиционные алгоритмы для улучшения макетов, разработанных человеком, но в стандартной сборке из 100 стержней может быть астрономическое количество вариантов для оценки. 

Исследователи задались вопросом, может ли глубокое обучение с подкреплением — техника искусственного интеллекта, позволившая достичь сверхчеловеческого мастерства в таких играх, как шахматы и го, — ускорить процесс проверки. Глубокое обучение с подкреплением сочетает в себе глубокие нейронные сети, которые превосходно выделяют закономерности в массивах данных, с обучением с подкреплением, которое связывает обучение с сигналом вознаграждения, таким как победа в игре.

В новом эксперименте исследователи обучили своего агента размещать топливные стержни в соответствии с набором ограничений, зарабатывая больше очков за каждый удачный ход. Каждое ограничение или правило, выбранное исследователями, отражает десятилетия экспертных знаний, основанных на законах физики. Агент может набирать очки, например, размещая стержни с низким содержанием урана на краях сборки, чтобы замедлить там реакции.

Благодаря обучению с подкреплением ИИ научился играть во все более сложные игры не хуже людей или даже лучше. Но его возможности остаются бесполезными в реальном мире. Теперь исследователи доказали, что у обучения с подкреплением есть потенциал.

Exelon сейчас тестирует бета-версию системы искусственного интеллекта в виртуальной среде. По словам представителя компании, система может быть готова к внедрению через год или два.