Ein Team der BYU hat mit Hilfe von KI die Gestaltung von Kernreaktoren revolutioniert und die traditionelle Entwicklungsdauer von 20 Jahren um ein Jahrzehnt verkürzt. Ihr maschinelles Lernmodell vereinfacht den komplexen Designprozess, indem es Temperaturprofile vorhersagt und Reaktorparameter optimiert, alles zu einem Bruchteil der Kosten. In einem praktischen Test reproduzierte die KI eine sechsmonatige Ingenieuraufgabe in nur zwei Tagen, was ihr Potenzial zeigt, atomare Energie sicherer, kostengünstiger und schneller verfügbar zu machen.
Eine Forschergruppe unter der Leitung von Professor Matthew Memmott an der Brigham Young University (BYU) hat einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Kernreaktor gestaltung erzielt, indem sie künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um den traditionell langwierigen und teuren Prozess der Design und Zulassung moderner Kernreaktoren zu beschleunigen. Diese Innovation könnte die Entwicklungszeit um ein Jahrzehnt verkürzen und sie schneller, sicherer und kostengünstiger machen.
Der herkömmliche Design- und Zulassungsprozess für einen neuen Kernreaktor in den USA kann bis zu 20 Jahre dauern und etwa 1 Milliarde US-Dollar kosten. Dies wird von einer zusätzlichen fünfjährigen Bauphase gefolgt, was die Kosten weiter steigert. Professor Memmott betonte, dass ihr Ziel darin besteht, “es zu verkürzen, es sicherer, billiger und schneller zu machen, um die atomare Energie zu erhalten, anstatt 20 Jahre für die Lizenz zu nehmen”.
Die Gestaltung eines Kernreaktors ist ein mehrschichtiges Verfahren, das alles von quantenskaligen Neutronen bis zum makroskaligen Kühlmittelfluss und Wärmeübertragung umfasst. Verschiedene physikalische Schichten sind eng miteinander verbunden und erhöhen die Komplexität. Memmotts Team hat gezeigt, wie KI diesen komplexen Prozess vereinfachen kann, indem einige der erforderlichen thermohydraulischen und nektronischen Simulationen durch ein trainiertes maschinelles Lernmodell ersetzt werden.
Das maschinelle Lernmodell, das vom BYU-Team entwickelt wurde, ist in der Lage, Temperaturprofile auf der Grundlage variabler geometrischer Reaktorparameter vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden dann für ein ideales Design des Kernreaktors bei einem Bruchteil der Rechenkosten optimiert. Das Team erstellte und testete ein Dutzend Maschinenlernalgorithmen, verfeinerte die besten drei, bis sie einen fanden, der in ihrer Studie in der Zeitschrift Nuclear Engineering and Design herausragend abschnitt.
In einem praktischen Test verwendete das BYU-Team ihren KI-Algorithmus, um einen Schild nachzubilden, der von einem örtlichen Kernkraftunternehmen entworfen wurde. Der Algorithmus erstellte fast perfekt den Schild des Unternehmens in nur zwei Tagen, eine Arbeit, die ein Team von Ingenieuren sechs Monate gebraucht hätte. “Das ist erstaunlich, weil wir innerhalb weniger Tage die gleiche Arbeit erledigen konnten, für die ein Team von Ingenieuren sechs Monate gebraucht hat”, bestätigte Memmott.