Przez ochronę pacjentów po przewidywanie katastrof. Jak AI wspomoże technologie jądrowe?

Finansowani przez UE naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję aby wzbogacać i usprawniać technologie jądrowe. Dziania te zwiększają bezpieczeństwo skanów medycznych, a także usprawniają konserwację elektrowni jądrowych i umożliwiają wcześniejsze przewidywanie trzęsień ziemi.

Problemy traktowaniem pacjentów

.Jak podaje portal HORIZON The EU Research and Innovation Magazine – „Za każdym razem, gdy wykonujesz skan w szpitalu, zarówno Ty, jak i operatorzy są narażeni na niewielką ilość promieniowania. Dla personelu szpitalnego oznacza to powolne narażenie na promieniowanie każdego dnia, nieznacznie zwiększając ryzyko poważnych chorób, takich jak rak”.

„Mówimy o tysiącach osób narażonych na promieniowanie każdego dnia w większości szpitali” – powiedział profesor John Damilakis, czołowa postać w dziedzinie fizyki medycznej i dyrektor Departamentu Fizyki Medycznej na Uniwersytecie Krety w Grecji. „Dlatego musimy bardzo ostrożnie zarządzać dawką promieniowania, jaką otrzymuje każda osoba”.

„Szpitale muszą zapewnić pacjentom minimalną dawkę promieniowania niezbędną do uzyskania dobrych obrazów. Jednak często używają średnich wartości dla dużych grup demograficznych, więc niski, szczupły mężczyzna może otrzymać taką samą dawkę jak wysoki, cięższy mężczyzna w podobnym wieku, co oznacza, że ryzyko jest wyższe dla jednego pacjenta niż dla drugiego”.

Technologie jądrowe z AI w służbie człowiekowi

.”Aby temu zaradzić, profesor John Damilakis kierował finansowaną przez UE inicjatywą badawczą o nazwie SiNfONiA, która wykorzystywała sztuczną inteligencję do dostosowywania dawek promieniowania do indywidualnych pacjentów. „Zamiast średnich, używamy złożonych modeli” – wyjaśnił profesor John Damilakis. „Sztuczna inteligencja określa minimalną niezbędną dawkę dla każdego pacjenta. Może to być bardzo szczegółowe. Jeśli na przykład kobiecie usunięto pierś z powodu raka, model zmniejszy dawkę” dodał profesor John Damilakis.

„Badania SiNfONiA, które zakończyły się w grudniu 2024 r., to tylko jeden z przykładów tego, jak UE wspiera nauki jądrowe w wielu dziedzinach, w tym w zdrowiu, rolnictwie, eksploracji kosmosu, a nawet przewidywaniu katastrof. Wspólnym wątkiem we wszystkich tych dziedzinach jest to, że technologia jądrowa jest coraz bardziej przekształcana przez sztuczną inteligencję”.

„Aby podkreślić te postępy, Komisja Europejska zorganizowała 19 maja 2025 r. w Brukseli wydarzenie pt. „Inteligencja atomowa: na styku badań jądrowych i sztucznej inteligencji”. Wydarzenie to zgromadziło szereg inicjatyw badawczych, które, podobnie jak SiNfONiA, wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy swoich wyników”.

Technologie jądrowe w elektrowniach atomowych

.”W dziedzinie bezpieczeństwa elektrowni jądrowych, zespół badawczy o trafnej nazwie El-Peacetolero, kierowany przez Uniwersytet Sorbona w Paryżu we Francji, wykorzystał sztuczną inteligencję do usprawnienia inspekcji elektrowni jądrowych, a tym samym ich bezpieczeństwa”.

„Zespół, w skład którego wchodzą naukowcy z Francji, Hiszpanii i Niemiec, opracował ręczne urządzenie przypominające pistolet o niskim poborze mocy, oparte na optoelektronice. Może ono szybko ocenić stan polimerów stosowanych jako powłoki ochronne, uszczelniające lub izolujące w złączach, kablach elektrycznych lub rurach. Może również określić rodzaj użytego polimeru. Monitorowanie stopnia ich starzenia się i integralności ma kluczowe znaczenie, ale stanowi również wyzwanie w 126 reaktorach operacyjnych w UE, ponieważ ten rodzaj inspekcji był tradycyjnie powolny i pracochłonny”.

Badania sprawności reaktorów jądrowych

.Jak dalej pisze portal HORIZON The EU Research and Innovation Magazine „Trzeba wywiercić otwór, pobrać próbkę i wysłać ją do laboratorium” – powiedział Alejandro Ribes Cortes, główny naukowiec we francuskiej firmie energetycznej Électricité de France (EDF). „Czasami uzyskanie wyników zajmuje tygodnie”. Ale czas to luksus, którego nie mają ekipy konserwacyjne. Elektrownie jądrowe są zazwyczaj wyłączane w celu konserwacji tylko przez około miesiąc w roku, a każde opóźnienie może być kosztowne. „Jeden dodatkowy dzień może oznaczać dodatkowy milion euro kosztów” – powiedział Alejandro Ribes Cortes, który pracuje w EDF Lab Paris-Saclay, gdzie specjalizuje się w integracji sztucznej inteligencji z aplikacjami naukowymi i inżynieryjnymi. Jest to szczególnie ważne w przypadku elektrowni jądrowych, które są wycofywane z eksploatacji, ponieważ są one stare i czasami naukowcy nie wiedzą dokładnie, jaki rodzaj polimeru został użyty. „Wystrzeliwuje światło LED i laserowe na cel” – powiedział Alejandro Ribes Cortes. „Na podstawie odbitego światła możemy następnie uzyskać informacje pozwalające określić dokładny rodzaj użytego materiału”. Algorytmy sztucznej inteligencji porównują odbite światło z sygnaturą świetlną szeregu polimerów, umożliwiając szybszą i dokładniejszą identyfikację niż było to możliwe wcześniej”.

Technologie jądrowe wykrywają nadchodzące trzęsienia ziemi

.”Technologia jądrowa może również umożliwić skuteczniejsze przewidywanie trzęsień ziemi. Stéphane Labbé, profesor zaawansowanej matematyki i inżynierii na Uniwersytecie Sorbońskim, kieruje komponentem sztucznej inteligencji w innej finansowanej przez UE inicjatywie badawczej o nazwie artEmis, która łączy sztuczną inteligencję i technologię jądrową w celu przewidywania trzęsień ziemi na wczesnych etapach. „Istniejące metody przewidywania analizują ruchy ziemi” – powiedział Stéphane Labbé. „Pozwala nam to przewidywać trzęsienia ziemi na kilka godzin lub dni przed ich wystąpieniem. To jednak nie wystarczy. Potrzebujemy przewidywań z wyprzedzeniem tygodni, a nawet miesięcy, aby naprawdę się przygotować” – wyjaśnił profesor Stéphane Labbé.

„Trzęsienia ziemi występują, gdy płyty tektoniczne Ziemi zaczynają się przesuwać, uwalniając przy tym radon, naturalnie występujący gaz radioaktywny. W miarę przesuwania się płyt, zanim dojdzie do trzęsienia ziemi, uwalniane są większe ilości radonu, który przedostaje się do wód gruntowych. Naukowcy z artEmis planują umieścić czujniki głęboko pod ziemią, aby wykrywać takie skoki radonu przed trzęsieniem ziemi. W tym miejscu może pomóc technologia jądrowa i sztuczna inteligencja. Podczas gdy technologia jądrowa wykrywa radon, sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla przesiewania złożonych danych w celu określenia, które sygnatury radonu są powiązane z aktywnością trzęsienia ziemi”.

Radzenie sobie z ograniczeniami

.”Badacze ci muszą również radzić sobie z niektórymi ograniczeniami sztucznej inteligencji, takimi jak brak przejrzystości lub ryzyko stronniczości. W kontekście sztucznej inteligencji stronniczość odnosi się do systematycznych błędów lub uprzedzeń wbudowanych w systemy sztucznej inteligencji, które powodują, że generują one niesprawiedliwe, dyskryminujące lub zniekształcone wyniki”.

„Na przykład niektóre metody sztucznej inteligencji nie pozwalają badaczom zobaczyć, dlaczego algorytm dokonał określonego wyboru – jest to wyzwanie dla przewidywania trzęsień ziemi i kwestia dla zespołu artEmis”.

„W medycynie stronniczość danych treningowych może prowadzić do niebezpiecznych błędów. „Dlatego udostępniamy nasz kod innym badaczom” – powiedział John Damilakis. „W ten sposób mogą oni przetestować go na swoich danych i pomóc nam wyeliminować ewentualne błędy”. Chociaż nie wszystkie wyzwania zostały rozwiązane – artEmis nadal musi zaprojektować czujniki, które mogą przetrwać głęboko pod ziemią – praca naukowców, którzy stosują sztuczną inteligencję w technologii nuklearnej, posuwa się naprzód”.

„Marzeniem jest przewidywanie trzęsień ziemi na miesiąc lub dwa przed ich wystąpieniem” – powiedział Stéphane Labbé. „To byłby przełom. Uratowałoby wiele istnień ludzkich”.

Tomasz Diłanian