Искусственный интеллект поможет создать новые радиационно-стойкие материалы для ядерной энергетики
Ученые из Всероссийского НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Университета МИСИС предложили прогнозировать возникновение дефектов в материалах ядерных реакторов с помощью новой модели на основе искусственной нейронной сети. Результаты полезны для создания материалов, устойчивых к облучению в течении длительного срока службы.
В оболочках тепловыделяющих элементов в ядерных реакторах в процессе эксплуатации образуются дефекты. Одной из основных проблем является радиационное распухание, то есть постепенное увеличение объема материала при облучении, что ухудшает его прочность и долговечность. Для оболочек тепловыделяющих элементов современных реакторов на быстрых нейтронах используют аустенитную жаропрочную сталь. Она должна сохранять свои механические свойства при высоких дозах излучения, при этом допустимая деформация ограничивается несколькими процентами.
Есть два «классических» подхода для предсказания радиационного распухания. Первый — эмпирические модели. Они надежны, но не универсальны, так как ограничены конкретными материалами и условиями. Второй метод — многомасштабное моделирование, учитывающее физические процессы на разных уровнях, от атомного до макроскопического. Он пока недостаточно точен для предсказаний в реальных условиях.
«Перспективным методом является машинное обучение. Искусственный интеллект может предсказать поведение материала, основываясь на составе стали и условиях облучения», — сказал эксперт лаборатории «Моделирование и разработка новых материалов» НИТУ МИСИС Павел Коротаев.
С помощью этого метода исследователи спрогнозировали полный профиль распухания при облучении быстрыми нейтронами в зависимости от дозы радиации, температуры в реакторе и состава стали.
«Ранее полный “купол” распухания с помощью машинного обучения никто не предсказывал. Чтобы обучить нашу модель, мы рассмотрели десятки материалов, которые могут распухать до 50 процентов. В результате мы можем предсказывать распухание с высокой точностью. Это помогло выяснить, как различные легирующие материалы влияют на радиационную стойкость. Например, такие элементы, как никель, титан, фосфор, кремний и углерод, уменьшают распухание, но до определённого предела», — добавил Павел Коротаев.
В будущем ученые планируют расширить возможности модели в области прогнозирования.
Подробности исследования опубликованы в научном журнале Computational Materials Science (Q1). Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда.
Telegram 
Дзен 
VK Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.
В МФТИ предложили решение «трудной проблемы сознания»: как материальный носитель порождает сознание? Автор исследования Игорь Пивоваров представляет сознание живого организма как сложную иерархическую систему из различных уровней саморепрезентации, последовательно формирующихся в процессе эволюции. Предлагая ответ на один из главных философских вопросов, эта теория также может использоваться в качестве концептуальной базы для развития искусственного интеллекта.
Разработчики из РТУ МИРЭА создали программный модуль, который на основе параметров технологического процесса, органолептических показателей качества сырья, а также его физико-химических и реологических характеристик прогнозирует итоговую оценку вкуса кондитерских изделий. В качестве входных данных используются температура, давление, расход технологических потоков, скорость работы оборудования и перемещения продукта, влажность, кислотность, содержание сухих веществ, вязкость, консистенция и другие параметры, поступающие от производственных датчиков и средств лабораторного контроля. Сегодня оценка вкуса на производстве часто проводится субъективно, с привлечением экспертов-дегустаторов, что требует времени и не позволяет оперативно корректировать технологический процесс. Разработанная программа, использующая многослойную нейронную сеть, позволяет рассчитывать прогнозную оценку вкуса непосредственно в ходе производства и своевременно формировать рекомендации по корректировке технологических и режимных параметров.
Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.
Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.
Необычный радиоисточник VT J1906+0849 в нашей Галактике остается активным около 20 лет. Правда, пока не удалось отнести его ни к одному известному типу галактических объектов. Судя по всему, ученые наткнулись на крайне редкий источник неизвестной природы.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.
Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно