Generation Professionals Group は、バイオマス、石炭、ガス/石油、水力、天然ガス、原子力発電の分野で働く公益事業の専門家を対象としています。
私は Sizewell C のプロジェクト マネージャー、Ruan Steyn です。エネルギー分野、特に原子力エネルギー分野で 19 年の経験があり、多様なスキルと専門知識を持っています。私の…
人工知能 (AI) と機械学習技術がますます多くの業界に浸透するにつれ、複雑で規制の厳しい原子力部門の改善を推進する可能性が認識され始めています。原子炉の運用の最適化から安全監視の強化、長年の課題である核廃棄物管理への取り組みまで、AI は原子力産業を根本的に変革する態勢が整っています。
原子力分野における AI の現在および将来の応用を探り、将来に待ち受ける有望な機会と特有の課題に焦点を当てます。
1. 原子力発電所の最適化のためのAI
原子力産業において AI が付加価値をもたらす最も直接的な分野の一つは、発電所の運用の最適化です。施設全体のセンサーによって生成される膨大な量のリアルタイム データを分析することで、AI アルゴリズムは原子炉の最も効率的な運用条件を特定できます。これにより、発電出力の増加、燃料消費量の削減、発電所の寿命の延長が実現します。
AI のサブセットである機械学習は、このデータから生じる複雑な傾向やパターンを分析するのに特に適しています。機械学習モデルは、履歴情報から学習することで、予期しない停止が発生する前に潜在的なメンテナンスの必要性を予測し、ダウンタイムを短縮してプラント全体の信頼性を高めることができます。
たとえば、フィンランドの原子力発電会社 Fortum は AI スタートアップの Predii と提携し、Loviisa 原子力発電所の予知保全に機械学習を導入しました。振動、温度、その他のパラメータに関するセンサー データを分析することで、Predii プラットフォームは機器の故障の兆候を早期に検出できるため、Fortum は計画停電中にメンテナンスをスケジュールし、コストのかかる予期せぬ事態を回避できます。
2. AIを活用した安全性監視と分析
AI は最適化の域を超えて、原子力産業の安全性を高める大きな可能性を秘めています。AI 搭載システムは、複数のデータ ストリームをリアルタイムで監視することで、潜在的な安全性の問題が深刻化する前にその兆候を早期に検出できます。これにより、オペレーターはリスクを軽減し、事故の発生を防ぐための予防策を講じることができます。
機械学習は、過去の事故データを分析してパターンを特定し、安全戦略を通知する上でも重要な役割を果たします。過去の出来事から学習することで、AI モデルは脆弱な領域を浮き彫りにし、防御を強化するための手順を推奨することができます。
例えば、マサチューセッツ工科大学の研究者は、AI を使ってさまざまな原子力緊急事態のシナリオをシミュレートし、対応戦略を最適化しています。米国エネルギー省が資金提供しているこのプロジェクトは、原子炉のメルトダウンから廃棄物輸送事故まで、起こり得る事故の影響を最小限に抑えるために最も効果的な行動を特定するために機械学習を活用することを目指しています。
3. 人工知能と核廃棄物管理
原子力産業が直面している最も永続的な課題の 1 つは、放射性廃棄物の安全な管理と処分です。AI により、廃棄物の特性評価、分類、保管を改善する新たな機会が生まれています。廃棄物の組成と挙動に関するデータを分析することで、機械学習アルゴリズムは修復プロセスを最適化し、長期保管に伴うリスクを軽減できます。
米国エネルギー省のアイダホ国立研究所は、この研究の最前線に立っており、核廃棄物管理への AI の応用を模索するいくつかの取り組みを行っています。あるプロジェクトでは、機械学習を使用して廃棄物ドラムの画像を分析し、異常を検出して潜在的な問題を予測し、より的を絞った効率的な検査プロセスを可能にしています。
課題と今後の方向性:
原子力産業における AI の可能性は計り知れませんが、そのメリットを十分に実現するにはいくつかの課題を乗り越えなければなりません。この分野は規制が厳しく、AI システムの検証と検証には厳しい要件があるため、実装にはハードルが存在します。
さらに、原子力分野では高品質のトレーニング データが限られているため、機械学習の課題となっています。インシデントの発生頻度が低く、運用データの多くが独占的であることを考えると、正確なモデルをトレーニングするために必要な大規模なデータセットを入手することは困難です。
こうした課題にもかかわらず、原子力産業における AI の将来は明るいようです。テクノロジーが進歩するにつれて、さらに革新的なアプリケーションが登場することが期待できます。予知保全から放射線防護、公共コミュニケーションまで、AI は原子力事業のほぼすべての側面を変革する可能性を秘めています。
これについて皆さんの意見をぜひ聞かせてください。原子力業界は AI を受け入れる準備ができていますか? AI の利用を主流にするために克服すべき主な障壁は何だと思いますか? また、追加のアプリケーションは何でしょうか? 下のコメント セクションで皆さんの意見や洞察を共有してください。
安全性（そして、同様に重要な、安全性に対する一般の認識）の向上に役立つものはすべて勝利となるだろう
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元記事: https://energycentral.com/c/gn/transformative-power-artificial-intelligence-nuclear-industry