https://am.sputniknews.ru/20241219/ii-pomozhet-sozdat-novye-materialy-dlya-yadernoy-energetiki---vyvod-uchenykh-84092735.html
ИИ поможет создать новые материалы для ядерной энергетики - вывод ученых
ИИ поможет создать новые материалы для ядерной энергетики - вывод ученых
Sputnik Армения
Ученые планируют расширить возможности модели в плане прогнозирования. 19.12.2024, Sputnik Армения
2024-12-19T08:24+0400
2024-12-19T08:24+0400
2024-12-19T08:24+0400
ученые
искусственный интеллект
наука
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/07e6/08/13/46958452_0:0:3023:1700_1920x0_80_0_0_25084a84b746247e1a152ed71c88582b.jpg
ЕРЕВАН, 19 дек - Sputnik. 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, сообщает naked-science.ru. 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."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.В будущем ученые планируют расширить возможности модели в области прогнозирования.
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2024
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Новости
ru_AM
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
ученые, искусственный интеллект, наука
ученые, искусственный интеллект, наука
ИИ поможет создать новые материалы для ядерной энергетики - вывод ученых
Ученые планируют расширить возможности модели в плане прогнозирования.
ЕРЕВАН, 19 дек - Sputnik. 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, сообщает
naked-science.ru. 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.
В будущем ученые планируют расширить возможности модели в области прогнозирования.
