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核能的景观正在迅速发展，有望提高安全性和效率的技术进步。为了持续寻求可持续和可靠的能源，核能是一名重要的参与者。但是，具有严格系统监控的最重要需求。最近，监测技术的突破有望改变该领域，利用人工智能实现前所未有的速度和准确性。这一发展不仅强调了核工程中的创新进展，还强调了技术在确保安全利用核能方面的关键作用。
为未来制造的系统
这项创新的最前沿是伊利诺伊大学Urbana-Champaign大学的助理教授Syed Bahauddin Alam。他在核，等离子体和放射学工程系的工作为一种新型的系统监测方法铺平了道路。通过与人工智能和机器学习专家合作，Alam开发了一种技术，该技术可预测系统行为的速度比传统的计算流体动力学（CFD）模拟快1,400倍。这是核工业改变游戏规则的人，实时监控至关重要。
研究助理Kazuma Kobayashi和Farid Ahmed的参与对该项目发挥了作用。他们一起使用了机器学习来创建与物理相辅相成的虚拟传感器，从而对反应器的条件提供了更全面的视野。传统方法由于无法提供实时数据，尤其是在难以到达的核电厂区域，因此常常缺乏。但是，Alam的方法可确保及时检测到磨损和损伤的关键迹象，从而提高核电系统的整体安全性和效率。
阿拉姆怎么说？
阿拉姆（Alam）表示对新系统的热情说，我们的研究通过使用先进的机器学习技术来实时监控核系统的新方法来确保核系统安全。他的方法使用以复杂算法为动力的虚拟传感器来预测重要的热和流量条件，而无需到处都有物理传感器。
阿拉姆进一步解释说，“想像一下反应堆的运行方式虚拟地图，从而使我们持续的反馈无需将物理仪器放置在风险位置。这不仅加快了监视过程的速度，而且还使其更加准确和可靠。在伊利诺伊州计算的支持和NCSA的Delta系统的使用中，Alam的项目体现了高性能计算和AI的整合，以使核安全和效率中的复杂问题解决复杂问题。
研究人员必须说些什么？
该合作吸引了参与该项目的各种研究人员的见解。NCSA研究咨询高级技术副总监Seid Koric强调了通过将AI方法与高性能计算资源相结合而创造的独特协同作用。他指出，这种合作导致了转化和变革性工程研究的进步。
NCSA的研究科学家Abueidda强调了该项目中使用的尖端功能。通过利用美国国家科学基金会资助的三角洲资源，该团队推动了核系统中实时监测和预测分析的界限。研究人员采用的跨学科方法有望为复杂的能源系统推动变革性解决方案，从而展示了计算科学在应对核能挑战方面的潜力。
AI在核安全方面的广泛含义
AI在核能监测中的创新使用表明，将技术整合到各个部门的安全方案中的更广泛的趋势。在升级之前预测和抢占问题的潜力是一项宝贵的资产，不仅在核电上，而且在其他高风险行业中。通过减少对物理传感器的依赖，该方法可以最大程度地减少风险，同时最大程度地提高数据准确性和可靠性。
Alam项目的成功可以为航空航天和汽车行业等领域的类似应用铺平道路，这些行业的实时监控同样至关重要。随着AI的不断发展，其在增强安全措施中的作用可能会扩大，从而为创新和改进提供了新的机会。能源的未来，尤其是核电的未来，可以很好地取决于这种技术进步，从而确保更安全，更有效的运营。
随着核工业继续采用尖端技术，提高安全性和效率的潜力变得越来越明显。Alam的监测方法是将AI与传统工程实践相结合的力量。但是，随着我们的未来，一个问题仍然存在：其他部门将如何适应类似的技术来应对其独特的安全挑战？
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