В России разработали нейросеть для прогноза аварий на АЭС

09 августа 2025, 18:16

© freepik.com

Российские учёные разработали нейросетевую модель для прогнозирования высокорисковых аварийных сценариев на атомных электростанциях.

Новую систему представили в Национальном исследовательском центре «Курчатовский институт». Решение направлено на повышение ядерной безопасности и позволяет оперативно оценивать риски при запроектных авариях, включая плавление активной зоны и потерю теплоносителя.

Прогноз повторной критичности: задача, недоступная традиционным методам
Одна из ключевых функций нейросети — прогнозирование повторной критичности, то есть возобновления цепной реакции в расплавленном ядерном топливе. Это состояние может возникнуть при тяжёлых авариях и представляет угрозу как для оборудования станции, так и для окружающей среды.

Традиционные методы анализа безопасности АЭС основаны на детальных физических симуляциях, требующих значительных вычислительных мощностей. Полная модель аварийного сценария может рассчитываться часами или даже сутками, что делает её малопригодной для оперативного реагирования.

Как работает нейросеть: от обучения к экстраполяции
Новая нейросетевая система, разработанная в Курчатовском институте, использует данные теплофизических процессов и предварительно обучается на массивах результатов, полученных с помощью классических программных симуляторов. После обучения модель способна «запоминать» паттерны развития аварийных ситуаций и экстраполировать их на новые, ранее не смоделированные сценарии.

Это позволяет выявлять потенциально опасные состояния, которые могли быть пропущены при стандартном анализе. Благодаря этому повышается точность прогнозирования и снижается вероятность недооценки рисков.

Ранее RUБЕЖ сообщал, что Ростехнадзор изменил условия действия лицензий в области использования атомной энергии нового типа генераторов технеция.