Аннотация:
Атомная энергетика США ускоряет применение технологий искусственного интеллекта. Хотя АЭС уже давно известны своим строгим надзором, взвешенным принятием решений и чрезвычайно высокими стандартами безопасности, в повседневный рабочий процесс атомных компаний начало входить новое поколение помощников с искусственным интеллектом, помогающих персоналу получать техническую информацию, обрабатывать нормативную документацию, анализировать записи об отказах оборудования и находить решения проблем на основе накопленного за десятилетия опыта эксплуатации.
По данным «IEEE Spectrum», почти все 94 действующих ядерных реактора в США получат возможность внедрить технологию искусственного интеллекта в 2026 году, и большинство из них уже приняли соответствующие планы. Вопреки тому, что можно было бы себе представить, нынешние системы искусственного интеллекта не контролируют напрямую реакторы и не определяют, как работают атомные электростанции. Вместо этого они служат в первую очередь вспомогательными инструментами для инженеров и техников, помогая им быстрее обрабатывать сложную информацию.
Это изменение тесно связано с реальным давлением, с которым сталкивается атомная энергетика США. С одной стороны, благодаря быстрому расширению центров обработки данных искусственного интеллекта и растущему спросу на стабильную, непрерывную и низкоуглеродную электроэнергию в Соединенных Штатах, ядерная энергетика вновь привлекла внимание крупных технологических компаний и энергетических компаний. С другой стороны, значительная часть существующих ядерных энергетических установок в США находится в эксплуатации уже многие годы. Техническое обслуживание оборудования, соблюдение нормативных требований и обновление технологий становятся все более обременительными, а пополнять штат специализированными знаниями становится все сложнее.
Компаниям атомной энергетики приходится иметь дело с большим количеством сложных технических требований и нормативных процедур. Каждое важное инженерное решение должно быть оценено, независимо проверено и проверено, а обслуживание оборудования требует обращения к обширным историческим данным и техническим спецификациям. В то же время в атомной энергетике США долгое время не хватало проектов новых реакторов, из-за чего некоторые специалисты не пришли в эту область. Многие опытные специалисты постепенно ушли на пенсию. Отрасль сталкивается с двойными проблемами: утратой профессиональных знаний и нехваткой рабочей силы.
Джеррольд Винсент, соучредитель и финансовый директор Nuclearn, стартапа в области искусственного интеллекта в области ядерной энергетики, сказал, что нынешнее кадровое давление в атомной энергетике очень заметно. Даже если некоторые компании открыто нанимают соответствующие должности, найти подходящих кандидатов сложно, но нормативные требования и ежедневные работы по техническому обслуживанию не будут снижены. Ожидается, что искусственный интеллект поможет существующим сотрудникам стать более эффективными, позволяя ограниченным человеческим ресурсам выполнять больше работы.
Винсент считает, что сложность атомной энергетики просто предоставляет место для искусственного интеллекта. Атомным электростанциям необходимо соблюдать большое количество правил, управлять сложными системами оборудования и постоянно регистрировать процессы технического обслуживания, капитального ремонта и устранения неисправностей. Эти работы включают в себя большие объемы текста, технической документации и исторических дел, а это именно те информационно-емкие задачи, с которыми искусственный интеллект хорошо справляется.
В настоящее время Atomic Canyon и Nuclearn являются двумя важными игроками в этой области.
Калифорнийская компания Atomic Canyon запустила NIVA, виртуального помощника для ядерной промышленности, в августе 2026 года. Система, разработанная в сотрудничестве с несколькими организациями атомной энергетики, была опробована на атомных электростанциях, эксплуатируемых Constellation Energy, и теперь доступна для всего парка ядерных реакторов США.
В компании Nuclearn заявили, что ее продукция используется в бизнесе более чем 65 партнеров в США. Эти партнеры варьируются от традиционных ядерных энергетических предприятий до компаний, которые продвигают передовые технологии малых ядерных реакторов. Компания также провела соответствующую работу по интеграции с NuScale Power Corporation.
Microsoft и Nvidia также изучают возможность сочетания искусственного интеллекта и атомной энергетики, надеясь использовать искусственный интеллект для оптимизации всего жизненного цикла атомных электростанций, включая выбор площадки, проектирование, строительство, а также долгосрочную эксплуатацию и управление.
Эти проекты отражают все более очевидную тенденцию: компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, требуется более стабильное электропитание для поддержки центров обработки данных, в то время как атомная энергетика надеется использовать искусственный интеллект, чтобы уменьшить нехватку профессиональных талантов, снизить затраты на поиск информации и повысить операционную эффективность. Потребности обеих сторон формируют взаимоусиливающие отношения.
Для атомных электростанций одна из самых прямых ценностей искусственного интеллекта — облегчить получение технических знаний, разбросанных по огромным файлам.
За долгое время на АЭС накопилось большое количество регламентов эксплуатации, руководств по техническому обслуживанию, технических данных оборудования, рекомендаций по безопасности и отчетов об авариях. Однако эта информация часто разбросана по разным базам данных и системам документов в несовместимых форматах, что затрудняет ее поиск. Даже если ответы уже существуют внутри организации, инженерам может потребоваться много времени, чтобы найти действительно полезную информацию.
Эта проблема побудила несколько некоммерческих групп в атомной энергетике начать настаивать на интеграции данных. В 2025 году такие учреждения, как Научно-исследовательский институт эксплуатации атомной энергетики США, Научно-исследовательский институт электроэнергетики и Научно-исследовательский институт ядерной энергии, начали создавать более унифицированные ресурсы данных, чтобы создать условия для разработки помощников по искусственному интеллекту, которые могут эффективно извлекать знания об атомной энергетике.
Роб Остин, отвечающий за проект NIVA в Научно-исследовательском институте электроэнергетики США, сказал, что важная возможность для соответствующей работы возникла благодаря задаче, поставленной Джозефом Домингесом, председателем Constellation Energy: могут ли технические знания, накопленные в атомной энергетике за десятилетия, предоставляться работникам таким же образом, как ChatGPT, Copilot или Gemini, обеспечивая при этом защиту конфиденциальных данных.
В конечном итоге проект выиграла компания Atomic Canyon. Чтобы искусственный интеллект мог понять уникальную техническую терминологию, рабочие характеристики и нормативные требования атомной энергетики, компания сначала загрузила около 53 миллионов страниц информации, публично предоставленной Комиссией по ядерному регулированию США, и работала с Национальной лабораторией Ок-Риджа над разработкой специальной модели искусственного интеллекта для области ядерной энергетики.
Генеральный директор Atomic Canyon Трей Лодердейл заявил, что важной способностью модели такого типа является понимание профессионального языка самой атомной энергетики. В области ядерной энергетики имеется большое количество терминов и выражений, имеющих конкретное значение. Хотя обычный искусственный интеллект может обрабатывать обычный текст, он не может точно понимать все профессиональные контексты. Поэтому группе разработчиков необходимо позволить модели научиться определять концепции, термины и взаимосвязи в технических документах по ядерной энергетике.
После специального обучения сотрудники смогут задавать вопросы на естественном языке и позволять системе находить ответы на большом объеме исторических данных. Независимо от того, заполняете ли вы нормативную документацию, закупаете нужные инструменты и материалы или расследуете причину неисправности какого-либо оборудования, ИИ может помочь в получении соответствующих записей, сокращая время, которое работники тратят на поиск между различными базами данных.
Например, большие вертикальные водяные насосы, используемые на атомных электростанциях, могут быть высотой в несколько этажей, оснащены электродвигателями мощностью в тысячи лошадиных сил и перекачивать большие объемы охлаждающей воды. Когда в таком оборудовании что-то идет не так, инженерам необходимо обращаться к руководствам по техническому обслуживанию, техническим характеристикам и аналогичным сбоям, которые случались на других АЭС в прошлом.
Научно-исследовательский институт электроэнергетики поддерживает инструкции по техническому обслуживанию соответствующего оборудования, а Национальный институт эксплуатации атомной энергетики накопил десятки тысяч отчетов об авариях и эксплуатационных аномалиях. Столкнувшись с такой огромной базой данных, искусственный интеллект может синтезировать разрозненную информацию, обобщить наиболее распространенные типы неисправностей определенного водяного насоса и разобраться в прошлых методах устранения неполадок и ремонта.
Инженеры также могут дополнительно спросить, используют ли другие атомные электростанции компоненты того же типа, сталкивались ли они с подобными проблемами и какие решения были приняты в то время.
Суть в том, что этим системам необходимо не только дать ответ, но и указать, на основе каких данных был получен ответ. Инженеры должны иметь возможность отслеживать техническую документацию и исторические записи, на которых основан ИИ, чтобы независимо проверять свои выводы, а не просто принимать непроверяемый ответ.
Nuclearn описывает свои сопутствующие продукты как помощники искусственного интеллекта в атомной энергетике. Система AI Equipment, предоставляемая компанией, может отвечать на вопросы о работе оборудования атомной энергетики и генерировать справочную информацию, используя десятилетия накопленного отраслевого опыта. Винсент, соучредитель Nuclearn, считает, что эта метафора не является возмутительной, если понимать ее как ChatGPT, посвященный атомной энергетике.
Однако внедрение искусственного интеллекта в атомной энергетике также сталкивается с особым препятствием: безопасностью данных.
Технические данные атомных электростанций не только включают внутреннюю информацию компании, но и часть содержимого также защищена федеральными законами США и соответствующими системами безопасности. Даже если искусственный интеллект хорош в извлечении и обобщении документов, его нельзя использовать для загрузки конфиденциальных данных на внешние серверы или предоставления доступа людям без соответствующих разрешений.
Чтобы решить эту проблему, соответствующие решения, предлагаемые Nuclearn, используют модель развертывания одной установки, чтобы данные атомной электростанции могли оставаться локально, не покидая территорию объекта.
NIVA следует существующей системе прав доступа к данным. По словам Остина, система может извлекать только те базы данных, к которым у пользователей уже есть доступ, а первоначальные разрешения безопасности на уровне атомной электростанции и ограничения доступа все еще действуют. Искусственный интеллект не получает автоматически доступ к конфиденциальной информации только потому, что он понимает естественный язык.
Такая конструкция означает, что искусственный интеллект не заменяет первоначальную систему безопасности атомной энергетики, но улучшает способ получения информации в рамках существующей структуры полномочий. Это может помочь инженерам быстрее находить информацию, но не может обойти контроль атомных электростанций за доступом к людям, данным и оборудованию.
Сфера применения искусственного интеллекта может еще больше расшириться в будущем, но от поиска документов до проверки оборудования и непосредственного участия в принятии решений по эксплуатации атомной электростанции все еще существуют очевидные ограничения по безопасности и нормативным требованиям.
В НИИ электроэнергетики тестируется пилотный проект с использованием искусственного интеллекта для помощи в проверке качества сварки. На атомных электростанциях имеется множество сварных швов, которые необходимо проверять, чтобы гарантировать их качество и долгосрочную надежность. Традиционная инспекционная работа требует, чтобы профессионалы оценивали одну за другой, и в процессе проверки также генерируется большой объем данных.
Исследователи изучают, сможет ли искусственный интеллект анализировать записи проверок и определять области, заслуживающие дальнейшего внимания, тем самым помогая инспекторам более эффективно распределять свое время и силы.
Однако в проекте по-прежнему сохраняется процедура проверки вручную. Все рекомендации ИИ должны быть проверены людьми-инспекторами, и ни одна атомная электростанция в настоящее время не позволяет ИИ полностью взять на себя соответствующую инспекционную работу.
Значение этого испытания состоит в том, что оно начинает постепенно расширять искусственный интеллект от простого инструмента поиска файлов до вспомогательных задач, связанных с реальным обслуживанием оборудования. Но это не означает, что ИИ получил полномочия самостоятельно проверять оборудование или принимать решения о ремонте.
Что касается дальнейших приложений, то есть предоставления возможности искусственному интеллекту напрямую участвовать в управлении работой реактора, инсайдеры отрасли по-прежнему очень осторожны.
Лодердейл сказал, что ему трудно представить, чтобы искусственный интеллект мог самостоятельно определять, как следует управлять атомной электростанцией, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Атомная энергетика жестко регулируется, и любые решения, которые могут повлиять на работу объектов, сопряжены со значительными рисками, поэтому человеческий надзор будет оставаться незаменимым еще довольно долго.
Это также отражает разницу между атомной энергетикой и многими обычными сферами бизнеса в использовании искусственного интеллекта. В обычной офисной среде ИИ, генерирующий неправильные сводки или дающие неточные рекомендации, может привести только к снижению эффективности; но на объекте повышенного риска, таком как атомная электростанция, любая неверная информация о состоянии оборудования, рабочих процедурах или требованиях безопасности должна быть полностью проверена.
Поэтому современная атомная энергетика предпочитает в первую очередь использовать искусственный интеллект для работ, где риски относительно контролируемы, таких как получение технической документации, систематизация исторических дел, помощь в заполнении нормативных документов и помощь инженерам в обнаружении проблем, требующих дальнейшего исследования. Искусственный интеллект отвечает за предоставление информации и рекомендаций, в то время как люди-профессионалы продолжают нести ответственность за проверку, суждение и принятие решений.
В долгосрочной перспективе искусственный интеллект может также помочь атомной энергетике США сохранить утраченный опыт. Большой опыт содержится не только в формальных технических руководствах, но также отражается в долгосрочном накоплении персоналом информации о сбоях оборудования, процессах технического обслуживания и нештатных ситуациях. Если этот опыт удастся сохранить в единой системе данных, а затем эффективно извлечь и систематизировать с помощью искусственного интеллекта, новое поколение технических специалистов получит возможность более легкого доступа к отраслевым знаниям, сформированным за последние несколько десятилетий.
Эта возможность может стать все более важной, поскольку Соединенные Штаты возобновляют свое стремление к ядерной энергетике. Новые реакторы требуют большого количества специализированного персонала, а существующие атомные электростанции также должны справляться со стареющим оборудованием, выходом на пенсию персонала и увеличением задач по техническому обслуживанию, сохраняя при этом безопасную эксплуатацию. Если просто нанять больше инженеров, эти трудности не удастся быстро решить.
Искусственный интеллект не может заменить профессиональные обязанности инженеров-атомщиков и не может устранить сложность эксплуатации самих объектов атомной энергетики, но ожидается, что он повысит эффективность отрасли в использовании существующих знаний, позволяя ограниченным специалистам быстрее находить необходимую информацию и уделять больше времени работе, которая действительно требует человеческого суждения.
Для отрасли, которая долгое время уделяла приоритетное внимание осторожности и безопасности, появление искусственного интеллекта на атомных электростанциях не означает, что машины вот-вот захватят реакторы. Более реалистичное изменение заключается в том, что инженеры получают новый инструмент, позволяющий быстрее находить ответы на десятках миллионов страниц технической информации и десятилетиях эксплуатационного опыта. В то время, когда атомная энергетика сталкивается с двойным давлением растущего спроса на электроэнергию и нехватки профессиональных талантов, это изменение может стать важной вспомогательной силой в содействии возрождению атомной энергетики США.
Комментарии