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2007 年からオンラインで原子力エネルギーに関するブログ NeutronBytes を発行しています。商用の技術革新プロセスと新製品/プログラム開発のコンサルタント兼プロジェクト マネージャーです。
米国エネルギー省は、同省の歴史上最も重大な技術的課題の 1 つに直面しています。それは、原子力産業による人工知能の潜在的利用をどのように評価するか、そして、同様に重要なこととして、組織全体にわたるエネルギーとグリッド管理に関する業界の大きな課題に AI をどのように活用するかということです。
このため、DOEは、2023年12月にアルゴンヌ国立研究所に招集されたAI/機械学習と応用エネルギーの専門家約100名からなるグループが作成した報告書を発行し、AIの活用に関する将来のニーズをまとめた。その目的は、差し迫った技術的課題を詳述し、AIを活用した解決策を提案することだった。
このレポートは、商業用原子力エネルギーやその他の形態のエネルギー、エネルギー管理と規制のあらゆる側面の展開と管理における人工知能の使用に関連する短期的および長期的な取り組みの大きな課題と機会を取り上げています。レポートはこちらからダウンロードしてください。
報告書の焦点は、米国のエネルギーの将来にとって極めて重要な5つの分野に集中していると、DOEの専門家は報告書の要約の中で記している。
「これらを科学技術のための AI における他の取り組みと統合することが不可欠です。複雑さ、大規模な取り組み、リアルタイムの意思決定の必要性、システムの堅牢性、安全性への影響など、すべてがさらなる課題をもたらします。」
「このレポートで説明されている大きな課題は複数の分野にまたがっており、従来の方法では解決されていません。このような問題を解決する AI の力は、データと特定のドメイン モデルの両方を組み込みながら、複数のシステム特性を同時に処理し、他の方法では不可能な規模と複雑さでそれを実現する能力にあります。」
DOEは、原子力産業は最新のAIツールと技術を採用し、必要に応じてさらに開発する必要があると記している。
「AIの変革の可能性は、原子力システムの設計と運用の経済性を劇的に改善できる方法論において特に重要です。」
「これらの課題は複数の科学および工学分野にまたがっており、膨大な量のデータを処理し、これまで達成できなかった規模で物理モデルを統合する AI 独自の能力が必要です。AI は比類のない知識の獲得と、分野間のつながりを識別する能力を提供します。」
この利点は、AI/ML が人間のチームのパフォーマンスを上回ることができる 3 つの特定の課題領域において重要です。
(1) ライセンスおよび規制プロセスの合理化、(2) 導入の加速、(3) 無人運転の促進。AI 機能を導入して拡張することで、安全性を継続的に向上させながら、原子力産業の効率とイノベーションを大幅に向上させることができます。
DOE は、エネルギーの生成、管理、規制、使用のあらゆる形態を網羅する長いプレス声明の中で、原子力エネルギー分野で AI を使用する際の課題と機会に取り組んでいる主要分野の一部について説明しました。以下に主なハイライトを紹介します。
DOE は、AI とデータセンター インフラストラクチャの電力供給に関する新しいワーキング グループを設立しました。長官のエネルギー諮問委員会は、AI とデータセンター インフラストラクチャのエネルギー需要を満たすための推奨事項を 6 月までに作成するための新しいワーキング グループを発足させました。
DOE は、今後数か月間、電力会社、クリーン エネルギー開発者、データ センターの所有者と運営者、および負荷の大幅な増加が見られる地域の規制当局者を招集すると発表した。これらの分野では、データ センター業界が 1 年以上にわたって特に SMR に関してこれらの問題について議論してきたため、DOE は遅れを取り戻そうとしている。
昨年 2 月、このブログでは、DOE が 2024 年 4 月のレポートで詳述されているような措置を講じることを推奨しました。
「原子炉から電力を得ることは、大規模であれ小規模であれ、データセンター管理者にとって比較的新しいアイデアです。原子力業界にとって重要なのは、データセンターが SMR や他のタイプの原子力発電所を利用する方法は電力購入契約を通じてであり、それによってそれらの建設に伴う固有のリスクを回避できることを強調することです。」
「データセンターと原子力業界のリーダーとデータセンターの顧客で構成されるフォーラムは、データセンターの規模と電力需要の急速な拡大を原子力エネルギーで満たすことができるビジネス協定の開発を促進するのに役立つだろう。」
原子力エネルギーへの AI の潜在的な応用の優先順位リストの作成に関しては、インターネットにはこの技術をさまざまな方法で利用する提案が溢れています。このブログでは、2024 年 3 月に原子力エネルギーへの AI 応用の独自の短いリストを掲載しました。
データセンターに原子力エネルギーを利用するというアイデアの中には、行き過ぎの可能性があるものもあります。このブログでは、2024 年 4 月 9 日に Data Center Dynamics が招待記事として、Microsoft が自社のデータセンター用に原子力エネルギー会社から 5 GW の電力を購入しようとしているという提案についての評価を発表しました。Microsoft には大きな仕事が待ち受けており、それは米国および世界中の電力会社に、無理なことをしようとしているのではないと納得させることです。
DOE が実施しているその他の具体的な措置には、データ センターの負荷増加を定量化し、その短期的な可能性を予測する必要性への対応が含まれます。AI が将来のエネルギー消費にどのように影響するかをより深く理解するために、DOE のローレンス バークレー国立研究所は現在、全国のデータ センターにおける地域的なエネルギーと水の使用に関する詳細な全国分析を行っています。
新しい VoltAIc イニシアチブは、AI を使用して連邦、州、地方レベルでの立地と許可の効率化を支援します。DOE は、クリーン エネルギー インフラストラクチャの立地と許可を改善する AI 搭載ツールを構築するイニシアチブに 1,300 万ドルを投資しており、パシフィック ノースウェスト国立研究所 (PNNL) と提携して、国家環境政策法および関連レビューを強化するソフトウェアの開発に使用されるポリシー固有の大規模言語モデルのテスト ベッドである PolicyAI を開発しています。
原子力発電所のサイバーセキュリティ
DOE のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応局 (CESER) は、今後数か月にわたってエネルギー関係者と技術専門家を集め、AI の不慮の障害、意図的な侵害、または悪意のある使用がグリッドに及ぼす可能性のある潜在的なリスク、および AI がグリッドの回復力と脅威への対応能力を潜在的に強化できる方法について共同で評価します。
英国原子力規制庁（ONR）は、原子力分野における人工知能（AI）の規制に関する革新促進アプローチを概説した政策文書を発表しました。（レポートをダウンロード）
このホワイトペーパーでは、ONR の AI に対する戦略的アプローチと、それが英国政府の 2023 年 AI 規制白書で概説されている期待とどのように一致しているかが紹介されています。この白書は、規制当局が AI を解釈し、その権限内で AI に適用するための枠組みを確立しています。政府の枠組みは、次の 5 つの原則に基づいています。
ONR と他の規制当局は最近、科学・イノベーション・技術担当大臣と労働年金担当大臣から、規制アプローチがこれらの原則とどのように一致しているかに関する最新情報を公表するよう求められました。
ONR は最新情報の中で、既存の目標設定と非規範的な規制体制が、規制対象事業体の革新を支援する環境をどのように提供しているか、特に最も費用対効果の高いソリューションを確保するために成果と技術中立性に重点を置いていると説明しています。
ホワイトペーパーの 5 つの原則に沿った ONR の作業プログラムには、次のものが含まれます。
大学、原子力施設の免許保有者、その他の規制当局とともに、英国研究イノベーション機構 (UKRI) が資金提供する 5 年間のプロジェクトに参加し、英国の原子力産業向けロボットの開発と、関連する安全上の問題とアプリケーションの構造化方法に重点を置いています。
既存の規制枠組みの適合性を検討しながら、公益事業会社と規制当局が協力して革新的な技術をテストするためのツールとして規制サンドボックスを開発する。
公益事業会社との早期の連携によりオープンな対話を促進し、規制上の期待を説明することで、ONR 検査官向けのガイダンスを更新します。
国際的なパートナーや英国の規制当局と定期的に連携し、ベストプラクティスを共有し、規制能力の構築に協力する。
今後 12 か月間には、ONR の AI に重点を置いたチーム内で能力を構築し、ONR 内で新しいテクノロジーやアプローチに関するオープンな会話を可能にするなど、さらなる作業が計画されています。
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元記事: https://energycentral.com/c/ec/new-report-doe-tackles-ai-nuclear-energy