في عصر يتزايد فيه الاعتماد على الطاقة النووية، يبرز الأمان كنقطة محورية تضمن استمرارية هذا المصدر الحيوي. وقد تمثّل التطور الأخير في هذا المجال من خلال تطوير نموذج مضاد يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) لتحسين محاكاة الحوادث الحرجة في مفاعلات الطاقة النووية.
هذا النموذج، المسمى نموذج المضاد (Surrogate Model)، هو نتيجة دراسة متعمقة تسعى إلى تسريع المحاكاة المستخدمة لدراسة الحوادث الشديدة (Severe Accidents) مثل فقدان التبريد أو انقطاع الكهرباء. في حين أن المحاكيات التقليدية يمكن أن تستغرق عدة أيام لإجراء تجربة واحدة، فإن النموذج الجديد يعد بتقليص هذه الفترة بشكل كبير.
تستند فعالية هذا النموذج إلى اتحاد مرحلتين رئيسيتين: مرحلة تقليل الأبعاد عبر جهاز التشفير التلقائي (AutoEncoder) ومرحلة خطوة الزمن عبر معادلة تفاضلية عادية عصبية (Neural Ordinary Differential Equation).
تم تدريب النموذج على بيانات مأخوذة من برنامج محاكاة ASTEC، حيث تم تحليل مجموعة من الإجراءات التي قام بها المشغلون في حالات الطوارئ. ونجح النموذج في توقع حوالي 80 متغيرًا فيزيائيًا مختلفًا، مما يعني أنه يمكنه تقليص زمن المحاكاة لأكثر من 40 ساعة إلى أقل من دقيقة واحدة على كل من المعالجات المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسوميات (GPU).
هذه الدراسة تمثل خطوة رائدة في استغلال تقنية التعلم العميق لفهم وتحليل الفيزياء المعقدة المرتبطة بالحوادث النووية، مما يعزز أمان المشغلين وييسر استجابتهم. فماذا تعتقد في هذا الإنجاز؟ شاركنا آرائك في التعليقات.