Автор: Денис Аветисян
Ученые разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для автоматического создания оптимальных конструкций ядерных реакторов, превосходящих традиционные решения.
Представлена система ReactorFold, использующая генеративный ИИ и методы Монте-Карло для поиска асимметричных и инновационных конфигураций ядерных реакторов.
Разработка ядерных реакторов традиционно сталкивается с ограничениями, обусловленными дискретностью проектных пространств и сложностью нейтронных взаимодействий. В данной работе, ‘ReactorFold: Generative discovery of nuclear reactor cores via emergent physical reasoning’, представлен генеративный подход, использующий языковые модели для проектирования активных зон реакторов. Показано, что разработанная система ReactorFold способна самостоятельно находить асимметричные конфигурации и расширять границы проектного пространства, превосходя традиционные методы оптимизации. Способны ли подобные модели не только оптимизировать существующие конструкции, но и открыть принципиально новые подходы к проектированию ядерных реакторов?
Пределы Детерминированного Проектирования
Традиционные методы оптимизации активной зоны малых модульных реакторов (ММР) опираются на детерминированные расчетные схемы, что требует значительных вычислительных ресурсов и глубоких экспертных знаний в области нейтронной физики и теплогидравлики. Эти схемы, основанные на решении сложных уравнений переноса нейтронов и энергии, позволяют детально моделировать поведение реактора, но их применение к оптимизации загрузки топлива и конфигурации активной зоны сопряжено с огромными затратами времени и вычислительной мощности. Каждый вариант загрузки требует проведения полного расчета, что делает эффективное исследование большого количества возможных решений практически невозможным. Такая зависимость от трудоемких вычислений и высокой квалификации специалистов ограничивает возможности быстрого и инновационного проектирования ММР.
Традиционные методы оптимизации ядерных реакторов сталкиваются с колоссальными трудностями, обусловленными комбинаторной сложностью задач загрузки топливом и расчёта нейтронно-физических характеристик. По сути, количество возможных вариантов расположения топливных сборок и параметров их работы растёт экспоненциально с размером активной зоны, что делает полный перебор невозможным даже для самых мощных вычислительных систем. Это существенно ограничивает возможности исследователей в поиске оптимальных конструкций, задерживая внедрение инноваций и повышая стоимость разработки новых реакторных технологий. Сложность заключается не только в объеме вычислений, но и в необходимости точного моделирования сложных физических процессов, происходящих внутри реактора, что требует значительных усилий и экспертных знаний для валидации и верификации результатов расчётов.
Миссия «Genesis» ставит перед научным сообществом задачу кардинального ускорения инноваций в области реакторной инженерии. Традиционные методы оптимизации, основанные на детерминированных подходах, оказываются недостаточными для удовлетворения новых требований к эффективности и безопасности. Необходимость в разработке принципиально новых подходов, выходящих за рамки устоявшихся техник, обусловлена экспоненциальным ростом вычислительной сложности, возникающей при оптимизации загрузки топлива и моделировании нейтронно-физических процессов. В контексте «Genesis» требуется не просто улучшение существующих алгоритмов, а переход к качественно новым парадигмам проектирования, способным обеспечить быстрый и надежный поиск оптимальных решений в условиях ограниченных ресурсов и жестких временных рамок.
Машинное Обучение для Оптимизации Реакторного Ядра
Различные методы машинного обучения, включая суррогатные модели и сверточные нейронные сети (CNN), демонстрируют значительный потенциал в ускорении процесса проектирования малых модульных реакторов (SMR). Суррогатные модели, такие как полиномиальные хаотические разложения и гауссовские процессы, позволяют аппроксимировать сложные вычислительные модели реактора, сокращая время расчетов. CNN, изначально разработанные для обработки изображений, успешно применяются для анализа данных, полученных при моделировании нейтронной физики и теплогидродинамики, выявляя закономерности и оптимизируя конструктивные параметры. Использование этих методов позволяет значительно сократить количество дорогостоящих и трудоемких расчетов, необходимых для достижения оптимальной конфигурации реакторного ядра и обеспечения его безопасной и эффективной работы.
Применение методов машинного обучения для оптимизации реакторных установок, несмотря на перспективность, часто сопряжено с потребностью в больших объемах обучающих данных. Для достижения приемлемой точности моделей, особенно в задачах, связанных с предсказанием поведения реактора в различных режимах, требуется обширный набор данных, охватывающий широкий спектр рабочих условий и параметров. Кроме того, модели, обученные на ограниченном наборе сценариев, могут демонстрировать низкую обобщающую способность, то есть неточно работать в условиях, отличающихся от тех, на которых они были обучены. Это критически важно учитывать при разработке систем управления и безопасности реакторных установок, где предсказание поведения в нештатных ситуациях является первостепенной задачей.
Методы глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning) и нейронные сети, обусловленные физическими принципами (Physics-Informed Neural Networks), представляют собой усовершенствованные подходы к оптимизации реакторных установок. В отличие от традиционных моделей, требующих больших объемов данных для обучения, эти методы интегрируют априорные знания о физике реактора непосредственно в процесс обучения модели. Это позволяет снизить потребность в обширных наборах данных и повысить способность модели к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся сценариям эксплуатации и конструкциям. Подход с подкреплением позволяет модели самостоятельно исследовать оптимальные стратегии управления реактором посредством взаимодействия со средой, а сети, обусловленные физикой, используют физические уравнения как регуляризаторы, обеспечивая соответствие результатов модели физическим законам и повышая их надежность и точность.
ReactorFold: Фундаментальная Модель для Проектирования
Разработка ReactorFold опирается на достижения в области искусственного интеллекта, в частности, на успехи алгоритмов $AlphaGo$ и $AlphaFold$. В отличие от традиционных методов проектирования малых модульных реакторов (SMR), ReactorFold использует подход, основанный на фундаментальных моделях (Foundation Models) и больших языковых моделях (Large Language Models). Это позволяет применять методы, успешно реализованные в задачах, требующих анализа сложных конфигураций и оптимизации параметров, к процессу проектирования активной зоны реактора. Использование предварительно обученных моделей позволяет сократить время и стоимость разработки, а также потенциально улучшить характеристики проектируемой активной зоны.
В основе работы ReactorFold лежит представление решетки топливных сборок в виде последовательности токенов. Каждый токен кодирует информацию о конкретном элементе решетки, включая тип топливного стержня, его положение и другие геометрические параметры. Такое преобразование позволяет модели, основанной на принципах обработки естественного языка, воспринимать конфигурацию активной зоны реактора как последовательность символов. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность манипулирования конфигурацией, оптимизации расположения топливных сборок и прогнозирования характеристик реактора посредством операций, аналогичных тем, что используются в обработке текстовых данных. Фактически, модель «изучает» взаимосвязи между расположением топливных сборок и реакторными параметрами, используя представление решетки в виде токенов.
В основе архитектуры ReactorFold лежит модель Gemma 3 270M, адаптированная для задач проектирования ядерных реакторов. Для интеграции физических характеристик топливных сборок в формат, понятный языковой модели, применяется метод сериализации данных. Этот процесс включает преобразование геометрических параметров решетки топливных сборок, таких как расположение топливных стержней и их состав, в последовательность токенов. Сериализация позволяет представить конфигурацию активной зоны реактора в виде структурированного цифрового представления, пригодного для обучения и манипулирования моделью Gemma 3 270M. Полученный формат обеспечивает возможность применения методов обработки естественного языка для оптимизации параметров активной зоны и прогнозирования поведения реактора.
Для обучения и оптимизации параметров реакторного сердечника, а также для предсказания его поведения, в ReactorFold используются методы полного дообучения ($Full Fine-Tuning$) и параметрически эффективной адаптации. Полное дообучение предполагает обновление всех параметров базовой модели $Gemma 3 270M$ на специализированном наборе данных, что обеспечивает максимальную точность, но требует значительных вычислительных ресурсов. Параметрически эффективные методы, такие как адаптация низкого ранга ($Low-Rank Adaptation$), позволяют обучать лишь небольшую часть параметров, сохраняя при этом большую часть знаний базовой модели, что снижает вычислительные затраты и предотвращает переобучение. Комбинация этих подходов позволяет ReactorFold эффективно адаптироваться к специфическим требованиям проектирования ядерных реакторов и предсказывать их ключевые характеристики.
Валидация и Перспективы
Эффективность модели $ReactorFold$ была подтверждена путем её интеграции с общепризнанными кодами расчёта реакторов, такими как $OpenMC$ и методы Монте-Карло. Этот подход позволил провести точную валидацию результатов, сравнивая предсказания модели с данными, полученными с помощью проверенных и надёжных инструментов. В результате, продемонстрирована способность $ReactorFold$ генерировать физически правдоподобные и точные решения, что является ключевым требованием для проектирования безопасных и эффективных ядерных реакторов. Использование существующих кодов в качестве эталона обеспечило надёжную основу для оценки и подтверждения надёжности новой модели, открывая возможности для её дальнейшего применения в различных областях ядерной энергетики.
В основе успешной работы модели ReactorFold лежит применение метода прямой оптимизации предпочтений (Direct Preference Optimization). Этот подход позволяет напрямую учитывать ключевые конструктивные ограничения, обеспечивая получение реалистичных и физически обоснованных решений. Вместо традиционных методов, ориентированных на минимизацию некой функции ошибки, данный метод позволяет модели обучаться на основе предпочтений, заданных экспертами в области ядерной энергетики. Благодаря этому, ReactorFold не просто находит решения, соответствующие формальным требованиям, но и генерирует конструкции, которые интуитивно понятны и соответствуют практическому опыту проектирования, что существенно повышает доверие к полученным результатам и ускоряет процесс внедрения инноваций.
Подход, основанный на использовании модели $ReactorFold$, позволяет значительно ускорить исследование параметров конструкции реактора, в частности, оптимизировать содержание борсодержащих материалов, таких как Gd Inventory. Это открывает перспективы для повышения эффективности использования ядерного топлива и улучшения общей производительности реактора. Благодаря способности модели быстро оценивать различные варианты, инженеры могут исследовать более широкий спектр конфигураций и выявлять оптимальные решения, которые ранее были бы недоступны из-за вычислительных ограничений. Возможность быстрой оптимизации Gd Inventory способствует более эффективному управлению реактивностью и увеличению срока службы топливных сборок, что в конечном итоге приводит к снижению затрат и повышению безопасности эксплуатации.
Успешное применение фундаментальных моделей к проектированию малых модульных реакторов (ММР), таких как NuScale Power Module, открывает новую эру ускорения инноваций в ядерной энергетике. В ходе исследований, модель ReactorFold продемонстрировала шестикратное увеличение эффективности по сравнению с генетическим алгоритмом, при этом для достижения результатов потребовалось всего 1000 высокоточных расчетов. Данный результат указывает на значительный потенциал использования искусственного интеллекта для оптимизации конструкций реакторов, сокращения времени разработки и повышения эффективности использования ядерного топлива. Возможность быстрого анализа параметров конструкции, в частности, запаса гадолиния, позволяет создавать более безопасные и производительные реакторные установки нового поколения.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к упрощению сложного процесса проектирования ядерных реакторов. Авторы предлагают систему ReactorFold, способную генерировать оптимальные конфигурации, выходя за рамки традиционных, симметричных подходов. Это напоминает слова Джона фон Неймана: «Простота — высшая степень совершенства». Подобно тому, как ReactorFold ищет наиболее эффективное решение, отбрасывая избыточность, фон Нейман подчеркивает ценность ясности и лаконичности. Автономное открытие асимметричных конфигураций, как показано в статье, является прямым следствием отказа от жестких предварительных ограничений и поиска элегантности в структуре, что резонирует с философией, согласно которой истинное совершенство достигается не добавлением, а удалением.
Что дальше?
Представленная работа, несмотря на свою очевидную эффективность в генерации конфигураций активной зоны ядерных реакторов, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью задачи. Утверждать, что модель «открыла» асимметричные конфигурации, — значит приписать ей намерение, которое, вероятно, является артефактом алгоритма. Однако, сам факт выхода за рамки предопределенных ограничений, навязанных традиционными методами, не может не вызывать интереса. Ненужное — это насилие над вниманием, и отказ от жестких рамок представляется шагом в правильном направлении.
Ключевым ограничением, требующим дальнейшего исследования, является верификация полученных решений. Автоматическая генерация — это лишь начало; обеспечение физической реализуемости и безопасности предложенных конфигураций — задача куда более сложная. Очевидно, что необходима интеграция с более точными моделями, учитывающими не только нейтронную физику, но и теплогидравлику, материаловедение и другие факторы. Плотность смысла — новый минимализм; необходимо сосредоточиться на создании компактных, но информативных метрик для оценки качества генерируемых решений.
В перспективе, данный подход может быть расширен на другие области инженерного проектирования, где традиционные методы оказываются неэффективными. Однако, следует помнить: совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать. Критический анализ полученных результатов и отказ от излишней сложности — залог успеха в любом научном начинании.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15756.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- РеФьюжн: Новая архитектура для генерации текста
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Математика и код: Ключ к оценке искусственного интеллекта
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
2025-12-21 06:10