Специалисты Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США задействовали основанные на трансформерах модели для ускорения моделирования динамики жидкости в передовых ядерных реакторах. Это даст инженерам возможность быстрее изучать безопасность и производительность этих реакторов.

Трансформеры — это архитектура нейронных сетей, на которой основаны многие генеративные системы искусственного интеллекта. В данном случае эта структура была интегрирована в модуль системного анализа (SAM) Аргоннской лаборатории. Перед специалистами стоит задача улучшить процесс моделирования турбулентности для совершенствования прогнозирования сложного поведения жидкости и его влияния на реакторные системы. Результатом может стать моделирование целых атомных электростанций.

Изображение: Getty Images

Рассматриваемый метод позволяет анализировать взаимосвязи между физическими данными, включая расположение, скорость и потоки жидкости. ИИ-модели способны мгновенно выдавать результаты с такой же точностью, как у более сложных вычислительных методов.

Также команда изучает применение цифровых двойников. Это виртуальные представления физических систем с возможностью работать и обновляться в реальном времени. С их помощью можно будет изучать производительность электростанций и находить источники потенциальных проблем.