antony_w (antony_w) wrote,
antony_w
antony_w

Categories:

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



В новом исследовании ученые показали, как глубокое обучение с подкреплением можно использовать для разработки более эффективных ядерных реакторов. На это их вдохновили успехи ИИ в настольных играх.

Сейчас ядерная энергия дает больше безуглеродной электроэнергии в США, чем солнечная и ветровая вместе взятые. Это делает ее ключевым игроком в борьбе с изменением климата. Однако методы ее добычи несовершенны и устаревают. Необходимо оптимизировать процесс, чтобы ядерная энергетика могла конкурировать с угольными и газовыми электростанциями на рынке.

Сократить расходы на добычу можно оптимизировав топливные стержни, на глубине ядерного реактора. Они запускают реакции, и, когда расположены идеально, сжигают меньше топлива и требуют меньше обслуживания. Спустя десятилетия проб и ошибок инженеры-ядерщики научились разрабатывать более совершенные схемы расположения дорогостоящих топливных стержней, чтобы продлить их срок службы. Теперь им поможет искусственный интеллект (ИИ).

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.

«Эта технология может быть применена к любому ядерному реактору в мире, — объясняет старший автор исследования Кориш Ширван, доцент кафедры ядерной науки и техники Массачусетского технологического института. — Улучшив экономику ядерной энергетики, которая обеспечивает 20% электроэнергии, производимой в США, мы можем помочь ограничить рост глобальных выбросов углерода и привлечь лучшие молодые таланты в этот важный сектор экологически чистой энергии».

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.

«После того, как вы запрограммируете правила, нейронные сети начинают очень хорошо действовать, — говорит ведущий автор исследования Маджди Радаидех, постдок из лаборатории Ширвана. — Они не тратят время на случайные процессы. Было весело наблюдать, как они учатся играть в игры, как это делает человек».

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.

«Это исследование является захватывающим примером использования технологии искусственного интеллекта для настольных и видеоигр, помогающей нам решать практические проблемы в мире», — заключает соавтор исследования Джошуа Джозеф, научный сотрудник MIT Quest for Intelligence.

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.

Tags: искусственный интеллект
Subscribe

Posts from This Journal “искусственный интеллект” Tag

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 1 comment