Автор: Денис Аветисян
Новый подход к искусственному интеллекту демонстрирует способность к надежному управлению мощностью ядерных реакторов посредством обучения на физически обоснованных данных.
Исследование представляет компактную языковую модель, обученную в два этапа и проверенную в замкнутом цикле симуляции, способную к формированию стабильного и устойчивого управляющего многообразия.
Несмотря на успехи в разработке универсальных моделей искусственного интеллекта, управление физическими системами, в частности ядерными реакторами, сталкивается с фундаментальными ограничениями, связанными с обеспечением надежности и безопасности. В работе «Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Nuclear Reactor Control» представлен принципиально новый подход, основанный на создании компактной языковой модели, действующей как «Агентный Физический ИИ», и обучаемой с использованием физически обоснованной валидации. Показано, что масштабирование данных в сочетании с двухфазным обучением позволяет сформировать стабильное и надежное пространство управления, обеспечивающее точный контроль мощности реактора. Возможно ли создание подобных доменно-специфических моделей для других критически важных систем, требующих гарантированной безопасности и предсказуемости?
Пределы Традиционного Контроля: Когда Параметры Устаревают
Традиционные системы управления ядерными реакторами зачастую опираются на точную настройку параметров, используя одногрупповые стратегии контроля, которые демонстрируют ограниченную приспособляемость к изменяющимся условиям. Данный подход предполагает, что стабильность реактора достигается путем поддержания заданных значений отдельных величин, что становится сложной задачей в связи с нелинейностью и высокой динамичностью ядерных процессов. Ограниченность адаптивности проявляется в необходимости ручной перенастройки параметров при отклонениях от нормального режима работы или при изменении характеристик реактора, что требует значительных усилий и может привести к снижению безопасности. В результате, управление становится реактивным, направленным на устранение последствий, а не на предвидение и предотвращение отклонений.
Традиционные методы управления ядерными реакторами сталкиваются со значительными трудностями из-за присущей им сложности динамики процессов. Поддержание стабильной работы требует кропотливой настройки множества параметров, поскольку даже незначительные отклонения могут привести к непредсказуемым последствиям. Эта настройка — процесс трудоемкий и ресурсозатратный, требующий от операторов глубокого понимания физических принципов, лежащих в основе работы реактора, а также постоянного мониторинга и корректировки параметров в реальном времени. В результате, реакторы часто работают в узком диапазоне условий, ограничивая их эффективность и гибкость, а риски, связанные с нестабильностью, остаются значительными.
В настоящее время традиционные методы управления ядерными реакторами, ориентированные на точную настройку параметров, оказываются недостаточно эффективными в условиях сложной динамики реактора. Вместо этого, необходим переход к управлению, ориентированному на достижение желаемого результата — поддержание стабильной и безопасной работы реактора, вне зависимости от конкретных значений управляющих параметров. Проведенные исследования, включающие обучение на 100 тысячах смоделированных сценариев, демонстрируют, что подобный подход позволяет достичь 97,4% успешных результатов в замкнутом контуре управления. Это подтверждает перспективность нового подхода и его потенциал для повышения надежности и эффективности ядерных реакторов, позволяя им адаптироваться к изменяющимся условиям и минимизировать необходимость в ручной настройке.
Физический ИИ: Новый Подход к Управлению Реактором
В отличие от традиционных систем управления ядерными реакторами, ориентированных на точное поддержание заданных параметров (температуры, давления, потока нейтронов), концепция “Физического ИИ” смещает акцент на достижение желаемых физических результатов внутри реактора. Это означает, что система не просто регулирует отдельные величины, а стремится к оптимизации общей производительности реактора, например, к максимизации выработки энергии при соблюдении требований безопасности. Такой подход позволяет ИИ самостоятельно определять оптимальные значения параметров, необходимые для достижения поставленной цели, в отличие от заранее заданных уставок, характерных для классических систем управления.
В основе подхода Physical AI лежит использование языковых моделей, в частности SmolLM2-360M, для обучения сложным политикам управления реактором. SmolLM2-360M, будучи моделью с 360 миллионами параметров, способна анализировать большие объемы данных о состоянии реактора и формировать оптимальные стратегии управления, не требующие предварительного программирования конкретных правил. Процесс обучения происходит посредством взаимодействия модели с симуляционной средой реактора, что позволяет ей самостоятельно находить наиболее эффективные решения для достижения заданных физических результатов. В отличие от традиционных методов, основанных на жестко заданных алгоритмах, SmolLM2-360M обеспечивает гибкость и адаптивность, позволяя учитывать изменяющиеся условия эксплуатации и оптимизировать работу реактора в режиме реального времени.
В отличие от традиционных систем управления, основанных на поддержании заданных параметров, Physical AI ориентирован на достижение желаемого физического состояния реактора в целом. Экспериментальные данные демонстрируют, что применение данной технологии позволило достичь 97.4% успешных циклов обратной связи, что значительно превосходит результаты, полученные с использованием классических ПИД-регуляторов, эффективность которых составила лишь 43.8%. Это повышение производительности обусловлено способностью Physical AI адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать работу реактора, учитывая взаимосвязь между различными параметрами, а не ограничиваясь их индивидуальной настройкой.
Оптимизация Контроллера: Данные, Обучение и Совершенствование
Для эффективного обучения контроллера SmolLM2-360M необходима масштабируемость обучающих данных посредством Offline Data Scaling. Данный подход позволяет охватить более широкий спектр эксплуатационных сценариев, что критически важно для надежной работы системы управления. Масштабирование достигается за счет генерации дополнительных данных, имитирующих различные режимы работы реактора и потенциальные возмущения, не представленные в исходном наборе данных. Это позволяет модели получить больше опыта и лучше обобщать знания, что напрямую влияет на ее способность поддерживать стабильную и безопасную работу реактора в реальных условиях эксплуатации.
Для эффективной адаптации модели SmolLM2-360M к управлению реактором используется двухфаговый учебный план в сочетании с LoRA (Low-Rank Adaptation). На первом этапе модель обучается на большом объеме текста, не связанного с реактором, для освоения грамматической структуры и общих языковых закономерностей. Это позволяет модели выработать базовые навыки понимания и генерации текста. На втором этапе, с использованием LoRA, происходит адаптация модели к специфическим данным реактора. LoRA позволяет изменять лишь небольшое количество параметров модели, что снижает вычислительные затраты и предотвращает переобучение при специализации на узкой задаче управления реактором. Такой подход позволяет модели эффективно переносить полученные общие языковые навыки на решение конкретной инженерной задачи.
Оценка производительности контроллера SmolLM2-360M осуществляется посредством закрытого контура валидации в симуляторе реактора, с использованием метрик допустимого изменения мощности. Этот процесс позволяет строго оценить безопасность и эффективность работы контроллера в различных сценариях. В результате обучения, удалось добиться снижения 95-го процентиля ошибки конечной мощности (Q95) с приблизительно 40% при использовании небольших наборов данных до всего 1%. Данное снижение демонстрирует значительное улучшение точности и стабильности управления реактором.
Физически Согласованное Управление: Надежность и Обобщение
Интеграция специализированной фундаментальной модели, обученной на данных конкретной области, с архитектурой Physical AI позволяет реализовать управление, согласованное с физическими законами. Такой подход обеспечивает присущую стабильность и предсказуемость поведения системы. В отличие от моделей, основанных на обработке визуальной и языковой информации, которые оказались недостаточными для задач управления в замкнутом контуре, данная методика учитывает фундаментальные принципы физики, что позволяет создавать более надежные и эффективные системы управления. Использование предварительно обученной модели, понимающей физические свойства среды, позволяет существенно снизить потребность в данных для обучения и повысить обобщающую способность системы, обеспечивая её устойчивую работу в различных условиях и сценариях.
Исследования показали, что применение моделей, основанных на обработке зрения и языка, оказалось недостаточным для обеспечения надежного управления в системах с обратной связью, особенно в физически сложных сценариях. В отличие от этих подходов, которые полагаются на интерпретацию визуальной информации и лингвистических команд, модели, ориентированные на физические принципы, демонстрируют более стабильное и предсказуемое поведение. Неспособность моделей «зрение-язык» адекватно учитывать динамику физического мира приводит к неустойчивости и ошибкам в управлении, в то время как интеграция фундаментальных физических знаний в процесс контроля позволяет создавать системы, способные эффективно адаптироваться к различным условиям и обеспечивать высокую точность выполнения задач. Данный подход позволяет преодолеть ограничения, свойственные традиционным методам, и открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем управления.
В рамках разработанного подхода к управлению, использующего множественные банки управления, продемонстрирована повышенная гибкость и скорость реакции по сравнению с традиционными однобанковыми стратегиями. Экспериментальные данные указывают на качественно новый режим масштабирования — суперлинейный показатель α = 1.24 при допустимом отклонении в ±1%, что свидетельствует о значительном улучшении производительности с увеличением объема данных. Важно отметить, что модель демонстрирует высокую степень обобщения, достигая более чем 94%-ного успеха при переносе управления на симулятор PyRK, подтверждая её применимость в различных физических системах и сценариях.
Исследование демонстрирует, что даже сложные системы, такие как ядерный реактор, могут быть подвержены управлению посредством компактных моделей, обученных на тщательно подобранных данных. Это подтверждает идею о том, что стабильность системы — не абсолютная характеристика, а скорее следствие определённого этапа развития. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов». Подобно этому, представленная работа акцентирует внимание не на достижении идеального контроля, а на разработке эффективного метода управления, способного адаптироваться к изменяющимся условиям и масштабироваться вместе с ростом объёма данных, формируя устойчивый «манифольд управления».
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует, что компактные языковые модели, обученные с учетом физических ограничений, способны к управлению ядерными реакторами. Однако, стабильность, достигнутая за счет масштабирования данных и формирования “устойчивого многообразия управления”, — это не абсолютная гарантия, а лишь отсрочка неизбежного. Все системы стареют, и реактор, как и модель, подвержен влиянию времени, ошибок и непредсказуемых возмущений. Вопрос не в том, чтобы избежать этих факторов, а в том, как система адаптируется к ним.
Следующим шагом представляется не столько дальнейшее увеличение масштаба данных или усложнение архитектуры модели, сколько разработка механизмов самодиагностики и адаптации. Необходимо создать системы, способные не только контролировать процесс, но и предвидеть возможные отклонения, оценивать степень риска и корректировать стратегию управления на основе накопленного опыта. Это требует перехода от реактивного управления к проактивному, от простого поддержания стабильности к постоянному стремлению к оптимизации и самосовершенствованию.
Инциденты, неизбежно возникающие в любой сложной системе, следует рассматривать не как ошибки, а как шаги на пути к зрелости. Важно научиться извлекать уроки из этих событий, а не просто устранять их последствия. Время — это не метрика, а среда, в которой система учится, адаптируется и, возможно, даже превосходит первоначальные ожидания. В конечном итоге, успех будет определяться не точностью модели, а ее способностью к эволюции.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23292.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
2025-12-30 16:03