РОЗРОБКА МОДЕЛІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОБЛАСТІ АТОМНОЇ ЕНЕРГЕТИКИ ЯК ІНСТРУМЕНТУ ПІДТРИМКИ У ПРИЙНЯТТІ РІШЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.20535/1813-5420.3.2024.314596Ключові слова:
штучний інтелект, модель, нейронна мережа, атомна енергетика, машинне навчання.Анотація
Ця стаття зосереджена на розробці та застосуванні моделі штучного інтелекту (ШІ) у сфері атомної енергетики, акцентуючи на її значенні як інструменту підтримки у прийнятті рішень. Наводиться інформація про сучасний стан ШІ, а також його основні напрямки розвитку в атомній енергетиці. Особливий акцент зроблено на створенні власної імовірнісної класифікаційної моделі ШІ, яка може виконувати аналіз інформації та навчатися на прикладах.
Здійснений літературний огляд щодо міжнародного просування штучного інтелекту в атомній енергетиці такими організаціями як Міжнародне агентство з атомної енергії (МАГАТЕ) та Комісія з ядерного регулювання США (NRC).
Також наводяться основні етапи створення моделі ШІ та її практичне застосування для класифікації подій, що відбулися на атомних електростанціях, за категоріями. Для розробки моделі застосовуються такі технології як машинне навчання та обробка природньої мови.
Стаття підкреслює актуальність та інноваційний підхід використання ШІ в атомній енергетиці, розглядаючи його потенціал у підвищенні ефективності процесів на АЕС.
Результати дослідження показують високу ефективність (точність) розробленої моделі ШІ під час тестування моделі у частині класифікації подій за категоріями.
Посилання
R. Goutham. A beginner’s guide to understanding the buzz words -AI, ML, NLP, Deep Learning, Computer Vision, and Data Science. [Online]. Available: https://medium.com/swlh/a-beginners-guide-to-understanding-the-buzz-words-ai-ml-nlp-deep-learning-computer-vision-a877ee1c2cde.
Artificial Intelligence for Accelerating Nuclear Applications, Science and Technology. IAEA, Vienna, 2022, 100 p.
The IAEA's platform for partnership on AI. AI for Atoms: the IAEA's knowledge-sharing platform for partnership on AI applications in the nuclear field. [Online]. Available: https://nucleus.iaea.org/sites/ai4atoms/SitePages/Home.aspx.
NUREG-2261. Artificial Intelligence Strategic Plan, Fiscal Years 2023-2027. U.S. NRC, May 2023, 44 p.
Data Science and Artificial Intelligence Regulatory Applications Workshops," Conferences & Symposia, [Online]. Available: https://www.nrc.gov/public-involve/conference-symposia/data-science-ai-reg-workshops.html#1.
NUREG/CR-7294. Exploring Advanced Computational Tools and Techniques with Artificial Intelligence and Machine Learning in Operating Nuclear Plants. U.S. NRC, February 2022, 117 p.
Natural Language Processing with Probabilistic Models. DeepLearning.AI. Coursera. [Online]. URL: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-models-in-nlp/.
L. Jiang. Visual Explanation of Gradient Descent Methods (Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam). Towards Data Science. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/a-visual-explanation-of-gradient-descent-methods-momentum-adagrad-rmsprop-adam-f898b102325c.
Licensee Event Report Search. U.S. NRC. Available: https://lersearch.inl.gov/LERSearchCriteria.aspx
NUREG-1022, Rev. 3. Event Report Guidelines 10 CFR 50.72 and 50.73, Final Report. U.S. NRC, January 2013, 107 p.
Kim-Stevens K.. Power Industry Dictionary for Text-Mining and Natural Language Processing Application: A Proof of Concept. U.S. NRC Data Science and Artificial Intelligence Regulatory Applications Workshops, June 29, 2021. [Online]. Available: https://www.nrc.gov/docs/ML2120/ML21201A373.pdf.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
