Искусственный интеллект стремительно проникает в атомную отрасль — от проектирования и контроля качества до анализа данных на действующих энергоблоках. Но чем выше ответственность систем, тем строже требования к их предсказуемости, управляемости и прозрачности.

Рисунок, сгенерированный ИИ

В атомной энергетике сегодня используется узкоспециализированные разновидности ИИ, ориентированные на конкретные задачи - для диагностики технического состояния оборудования на основе анализа данных с датчиков в реальном времени; предиктивного обслуживания и прогнозирование будущих отказов и износа технологического оборудования для планирования ремонта и снижения простоев; анализа радиационной обстановки с повышенной точностью и скоростью; моделирования и оптимизации технологических процессов для повышения эффективности и безопасности эксплуатации технологического оборудования. Они могут быть реализованы с помощью алгоритмов анализа больших данных и машинного обучения, но имеют ограниченную автономность — они выполняют диагностику и дают рекомендации, не принимая самостоятельных критически ответственных решений. Важно, что это общий свод по всем направлениям в рамках жизненного цикла АЭС. Туда входит проектирование, строительство, изготовление топлива, эксплуатация, модернизация и ремонт, вывод из эксплуатации. Использование ИИ, например, для контроля качества при производстве ядерного топлива, не то что возможно, а необходимо.

МАГАТЭ ведет активную координацию и исследования в области ИИ для атомной энергетики, поддерживает развитие и использование ИИ для повышения безопасности, надежности и эффективности эксплуатации АЭС, одновременно подчеркивая важность сохранения строгих регуляторных рамок и прозрачности решений. МАГАТЭ продвигает концепцию объяснимого ИИ, чтобы избежать ситуации «черного ящика» и обеспечить возможность проверки и объяснений решений ИИ.

Росатом как мировой лидер атомной энергетики последовательно внедряет технологии ИИ для повышения эффективности, безопасности и инновационности во всех направлениях своей деятельности — от эксплуатации атомных станций и сервисного обслуживания до проектирования, строительства, производства топлива и высокотехнологичного инжиниринга. Одно из ключевых направлений конкретного применения ИИ — предиктивное обслуживание оборудования. Внедрены алгоритмы анализа вибрации, температуры и других параметров в режиме реального времени на Нововоронежской, Белоярской и Кольской АЭС. На Чепецком механическом заводе и на платформе «АтомМайнд» ИИ применяется для автоматизации рутинных операций и контроля качества, снижая вероятность человеческой ошибки. Такой подход поддерживает качество технологических процессов на производстве.

Перспективным направлением становится и внедрение физически информированных нейросетей, повышающих точность математического моделирования в задачах гидродинамики, прочности и электромагнетизма. Эти модели интегрируются в собственное инженерное программное обеспечение, в том числе в комплексы «Логос» и REPEAT. Технологии ИИ применяются и в практике генеративного проектирования. В отечественной CAD-платформе «T-FLEX» уже работает одна из ведущих российских нейросетей для генеративного проектирования на реальных данных промышленных партнеров.

Отдельное направление — цифровое материаловедение. Росатом стремится ускорить разработку высокотемпературных материалов: если классические подходы требуют многолетнего подбора десятков тысяч составов, то ИИ позволяет находить оптимальные комбинации за недели. Совместные проекты с центрами компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) уже подтверждают эффективность такого подхода.

В сфере инженерного программного обеспечения стратегия госкорпорации проста: применение технологий искусственного интеллекта должно ускорять проектирование, повышать точность расчетов и при этом полностью соответствовать отраслевым требованиям безопасности.