A Survey of Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power Plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear power plants (NPPs) rely on critical, complex systems that require continuous monitoring to ensure safe operation under both normal and abnormal conditions. Despite the potential of artificial intelligence (AI) to enhance predictive capabilities in these systems, limited research has been conducted on the application of AI algorithms within NPPs. This presents a knowledge gap in the integration of AI for improving safety, reliability, and decision making in NPP. In this study, we explore the use of AI methods, including machine learning and real-time data analytics, applied to NPP components to address the nonlinearity and dynamic behavior inherent in reactor operations. Through the implementation of AI and Internet of Things (IoT) devices, we propose a system that enables early warning and real-time data transmission to regulatory authorities and decision-makers, ensuring better coordination during incidents. Lessons from past nuclear accidents, such as Chernobyl, emphasize the importance of timely information dissemination to mitigate risks. However, this integration also presents challenges, including cybersecurity risks and the need for updated regulations to address AI use in safety-critical environments. The results of this study highlight the urgent need for further research on the application of AI in NPPs, with a particular focus on addressing these challenges to ensure safe implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle