Ученые Всероссийского НИИ автоматики им. Н. Л. Духова и Университета МИСИС с помощью новой модели на основе искусственной нейронной сети смогли спрогнозировать возникновение дефектов в материалах ядерных реакторов.
По словам эксперта лаборатории «Моделирование и разработка новых материалов» университета Павла Коротаева, существует два классических подхода к предсказанию радиационного распухания. Первый — это эмпирические модели, которые достаточно надежны, но не универсальны, поскольку ограничены конкретными материалами и условиями. Второй метод — многомасштабное моделирование – учитывает физические процессы на разных уровнях, от атомного до макроскопического. Но он пока недостаточно точен для предсказаний в реальных условиях.
– Искусственный интеллект может предсказать поведение материала, основываясь на составе стали и условиях облучения, – уточнил Павел Коротаев. – Чтобы обучить нашу модель, мы рассмотрели десятки материалов, которые могут распухать до 50%. В результате мы можем предсказывать распухание с высокой точностью. Это помогло выяснить, как различные легирующие материалы влияют на радиационную стойкость. Например, такие элементы, как никель, титан, фосфор, кремний и углерод, уменьшают распухание, но до определенного предела.
Мона Платонова.
