電力新聞核電位于印第安納州拉斐特的普渡大學(xué)的工程師們正在開發(fā)一種新的系統(tǒng)，用人工智能(AI)來保證核反應(yīng)堆的安全。這篇論文發(fā)表在《工業(yè)電子期刊》上，研究人員引入了一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，通過分析單個(gè)視頻幀，可以有效地識(shí)別出反應(yīng)堆的裂縫

位于印第安納州拉斐特的普渡大學(xué)的工程師們正在開發(fā)一種新的系統(tǒng)，用人工智能(AI)來保證核反應(yīng)堆的安全。這篇論文發(fā)表在《工業(yè)電子期刊》上，研究人員引入了一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，通過分析單個(gè)視頻幀，可以有效地識(shí)別出反應(yīng)堆的裂縫

2017-11-29 00:00:00 · 威鋒網(wǎng) 閱讀：271

“定期檢查核電站的部件對(duì)保證安全操作非常重要，”普渡大學(xué)的萊勒斯土木工程學(xué)院的助理教授 Mohammad Jahanshahi 在一份新聞稿中說，“然而，目前的做法是費(fèi)時(shí)、乏味和主觀的，需要技術(shù)人員審查檢查視頻，以識(shí)別反應(yīng)堆的裂縫。”

普渡大學(xué)的人工智能系統(tǒng)使用了大約 30 萬個(gè)裂紋和非裂紋的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，通過查看反應(yīng)堆的視頻圖像來工作，這些圖像通常被淹沒在水下(以保持它們的冷卻)，這使得它們更難進(jìn)行手動(dòng)檢查。人工智能會(huì)掃描并檢測(cè)到視頻幀重疊的“補(bǔ)丁”的裂縫。每個(gè)裂紋都通過數(shù)據(jù)融合算法從一個(gè)框架被追蹤到另一個(gè)框架。

Jahanshahi 說：“數(shù)據(jù)融合帶來的決策比其他任何可能都要多。”他指出，他們的人工智能在識(shí)別裂縫方面取得了 98.3% 的成功率，這比當(dāng)今最先進(jìn)的方法要高得多。

隨著全世界繼續(xù)向更多可再生能源轉(zhuǎn)型，核能已成為一種選擇。人們對(duì)核能作為替代能源越來越感興趣的一個(gè)原因是，它沒有像太陽能和風(fēng)能那樣依賴于合適的條件來發(fā)電。

雖然研究人員在穩(wěn)定和維持聚變反應(yīng)方面取得了相當(dāng)大的成功，但我們還需要一段時(shí)間才能安全地依靠它來滿足我們的日常能源需求。

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