Искусственный интеллект поможет создать новые радиационно-стойкие материалы для ядерной энергетики

Ученые из Всероссийского НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Университета МИСИС предложили использовать искусственную нейронную сеть для прогнозирования дефектов в материалах ядерных реакторов.
Результаты полезны для создания радиационно-стойких материалов для ядерной энергетики.
В оболочках тепловыделяющих элементов ядерных реакторов образуются дефекты, такие как радиационное распухание.
Аустенитная жаропрочная сталь используется для оболочек тепловыделяющих элементов современных реакторов на быстрых нейтронах.
Эмпирические модели и многомасштабное моделирование являются традиционными подходами для предсказания радиационного распухания, но недостаточно точны для реальных условий.
Машинное обучение может предсказать поведение материала на основе состава стали и условий облучения.
Исследователи использовали машинное обучение для прогнозирования полного профиля распухания при облучении быстрыми нейтронами.
Результаты исследования помогут определить влияние различных легирующих материалов на радиационную стойкость стали.