中子与神经网络的融合：激发能源前沿

核能中的AI利用人工智能解决核能领域的紧迫全球挑战核聚变中的AI人工智能在核安全领域人工智能在人类健康人工智能在食品和农业中改变和知识管理多样性和 AI在水和环境中AI在保护措施中组织和 安全文化包容利益相关者参与度 人工智能赋能核能知识和能力:保留关键知识对于•可持续运营和维护人力资源能力。危险环境:减少人类暴露于有害物质中•无人机、机器人以及人工智能驱动机器和自动化.操作:检测异常，预测潜在设备故障•减少人为错误，提高操作可靠性。维护：启用预测性维护并减少非计划性•采用人工智能预测和诊断的停机时间。设计:支持先进核反应堆设计与分析的人工智能•并且机器学习，例如更准确模型在更少改变中，安全裕度的改进表征和高效及更快的分析。施工: 识别潜在IAE项目风险（进度延迟，成本超支）•PanRdEsVuEpNplyTIcO哈N在断DpEtioTnEsCA)Tfo我rOeN增强RreEaSl-PtimONe dSeE 决策制定 NPP运行中的具体应用: 人工智能自动分析无损检测数据燃料管理与核心设计：人工智能优化燃料装载模式和反应堆控制策略。自然语言处理 (NLP):从事件日志中制作。异常检测AI 在人工操作员注意到之前识别设备故障的早期预警信号。变化与组织知识和 安全人机交互语音/手势识别我oncn路西ionnco工作流程自动化带计算机视觉的无人机Mnanrageed我untcē tC§在用检验（例如，超声波、射线检测）。§控制棒驱动机构（CRDM）监测线圈电流(~96%精度)，防止杆掉落。§ § § § § : ML detects anomalies in自动报告分析和决策- 人工智能的担忧和不确定性为应对挑战、降低风险并释放AI的潜力以促进可持续核能发展，国际合作是关键。§可解释性与信任：人工智能决策的监管者与运营商。IAEA必须对...可解释响应数据限制:需要高质量、带标签的训练数据（通常由于核机密而受限）。监管与安全担忧在安全关键核应用中缺乏人工智能标准。网络安全风险:人工智能系统容易受到对抗性攻击和数据操纵的威胁。 §§§ ØØØØ数据共享与基准测试:国际原子能机构在人工智能应用中的作用研究和能力建设：协作与标准化：多样性和包容组织 TM、CM、WS、AI 可靠性和可解释性网络研讨会。开展协调研究项目 (CRPs)。组建AI工作组并建立网络以协调AC我哈angpe apndlicOargt加强与国际标准化组织/国际电工委员会的合作，制定人工智能监管指南。在确保隐私的同时为人工智能训练创建合成数据集，促进成员国之间的匿名数据交换。 利益相关者参与度 (2022)国际原子能机构的人工智能重点活动人工智能在核技术应用中的应用（2021）网络研讨会关于核能的人工智能TM关于利用人工智能推进反应堆设计发展（2024）和TM部署•人工智能在核工业中的应用：考量与指导（2024）CM在评估严重事故模型中的不确定性中使用人工智能•模拟下一个IAEA协调研究项目(2023) .边会(GC67)人工智能与国际原子能机构突出了国际原子能机构在促进核科学中人工智能理解方面的关键作用 (2023)。一联合IAEA-ICTP研讨会在人工智能和机器学习推动核工程发展方面• 技术：从理论到实践 (2025)国际原子能机构合作中心授予信息科学中心，普渡大学• 美国，大学人工智能：建模与仿真、核电站人工智能概念验证、教育及培训。 •• 人工智能工作组预防 IAEA检测响应 为人工智能电力需求提供核动力IAEA预防检测 RESPO随着数据中心、人工智能（AI）和云计算的电力消耗NypS到E未来几年货币将增长，主要科技公司正积极寻求先进核技术，如小型模块化反应堆（SMR），以提供清洁、可靠和灵活的电力。 “核能可以维持人工智能的能源需求，同时人工智能可以优化核能的潜力”DG Grossi