Les nouvelles caméras IA tirent des conclusions sur ce qu’elles voient à une vitesse de 8200 frames per second

Dans une nouvelle étude, des scientifiques ont montré comment l’apprentissage par renforcement profond peut concevoir des réacteurs nucléaires plus efficaces Le succès de leur inspiration IA dans les jeux de société

L’énergie nucléaire fournit désormais plus d’électricité sans carbone aux États-Unis que l’énergie solaire et éolienne combinées Cela en fait un acteur incontournable de la lutte contre le changement climatique Cependant, les méthodes d’extraction sont imparfaites et dépassées Le processus doit être optimisé pour que l’énergie nucléaire puisse concurrencer les centrales au charbon et au gaz sur le marché

La réduction des coûts miniers peut être obtenue en optimisant les barres de combustible profondément dans un réacteur nucléaire Ils déclenchent des réactions et, lorsqu’ils sont idéalement positionnés, consomment moins de carburant et nécessitent moins d’entretien Après des décennies d’essais et d’erreurs, les ingénieurs nucléaires ont appris à développer de meilleures dispositions pour les barres de combustible coûteuses afin de prolonger leur durée de vie Désormais, l’intelligence artificielle (HE) les aidera

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (WITH) et d’Exelon sont convaincus qu’en transformant le processus de conception en un jeu, le système d’IA peut être formé pour générer des dizaines de configurations de cannes optimales qui peuvent prolonger la durée de vie de chaque canne d’environ 5% Cela permet d’économiser environ 3 millions de dollars par an pour une centrale électrique typique Un système d’intelligence artificielle peut trouver des solutions optimales plus rapidement que les humains et modifier rapidement les conceptions dans un environnement simulé sécurisé

«Cette technologie peut être appliquée à n’importe quel réacteur nucléaire dans le monde», explique Korish Shirvan, main author of the study, professeur adjoint au Département de science et technologie nucléaires du Massachusetts Institute of Technology «En améliorant l’économie de l’énergie nucléaire, qui fournit 20% de l’électricité aux États-Unis, nous pouvons contribuer à limiter la croissance des émissions mondiales de carbone et attirer les meilleurs jeunes talents vers cet important secteur de l’énergie propre.

Dans un réacteur typique, les barres de combustible sont alignées ou disposées à des niveaux d’uranium et d’oxyde de gadolinium à l’intérieur, comme des pièces d’échecs sur un plateau, avec des réactions qui déclenchent l’uranium radioactif et le gadolinium de terres rares, ce qui les ralentit. Dans un arrangement idéal, ces impulsions concurrentes sont équilibrées pour stimuler des réponses efficaces Les ingénieurs ont essayé d’utiliser des algorithmes traditionnels pour améliorer les dispositions conçues par l’homme, mais un assemblage standard de 100 tiges peut avoir un nombre astronomique d’options à évaluer.

Les chercheurs se sont demandé si l’apprentissage par renforcement profondune technique d’intelligence artificielle qui a permis une maîtrise surhumaine dans des jeux comme les échecs et le gopourrait accélérer le processus de vérification. L’apprentissage par renforcement profond combine des réseaux de neurones profonds qui excellent dans la sélection de modèles dans des ensembles de données avec un apprentissage par renforcement, qui relie l’apprentissage à un signal de récompense comme gagner un jeu.

Dans une nouvelle expérience, les chercheurs ont formé leurs agents à placer des barres de combustible en fonction d’un ensemble de contraintes, gagnant plus de points à chaque coup. Chaque contrainte ou règle choisie par les chercheurs reflète des décennies de connaissances expertes basées sur les lois de la physique L’agent peut marquer des points, for example, en plaçant des barres à faible teneur en uranium sur les bords de l’assemblage pour y ralentir les réactions.

Une fois que vous avez programmé les règles, les réseaux de neurones commencent à très bien fonctionner”, a déclaré l’auteur principal Majdi Radaideh, post-doctorant au laboratoire de Shirvan. – Ils ne perdent pas de temps sur des processus aléatoires C’était amusant de les voir apprendre à jouer à des jeux, comme le fait un humain

Grâce à l’apprentissage par renforcement, l’IA a appris à jouer à des jeux toujours plus complexes et ou mieux que les humains Mais ses capacités restent inutiles dans le monde réel Maintenant, les chercheurs ont prouvé que l’apprentissage par renforcement a un potentiel

«Cette étude est un exemple passionnant de l’utilisation de la technologie de l’intelligence artificielle pour les jeux de société et les jeux vidéo pour nous aider à résoudre des problèmes pratiques dans le monde», conclut Joshua Joseph, co-author of the study, chercheur au MIT Quest for Intelligence

Exelon teste actuellement une version bêta d’un système d’intelligence artificielle dans un environnement virtuel Selon un représentant de l’entreprise, le système pourrait être prêt à être mis en œuvre dans un an ou deux

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Énergie nucléaire, artificial intelligence, énergie

News – FR – Les scientifiques du MIT défient l’IA pour résoudre le problème de l’énergie nucléaire sous forme de jeu

Source: https://freenews.live/mit-scientists-challenge-ai-to-solve-nuclear-energy-problem-in-game-form/

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