ИИ в ядерном секторе: проблемы и перспективы внедрения Новые достижения в создании больших языковых моделей (Large Language Models, LLM), обученных на огромных объемах информации, способны помочь преодолеть многие из ключевых проблем, стоящих перед ядерным сектором, и, в свою очередь, ускорить энергетический переход. Ключом к этой возможности является качество данных. Предлагаем ознакомиться с видением проблем и перспектив внедрения искуственного интеллекта в ядерную отрасль экспертов издания Nuclear Engineering International. Генеративный искусственный интеллект (например ChatGPT) стал широко известен и востребован благодаря своей способности к выявлению закономерностей, лежащих в основе данных, и созданию реалистичных новых вариантов существующих данных. Его применение варьируется от автоматического перевода до написания целых книг в соавторстве с машиной. Однако менее известно, что последние достижения в области генеративного ИИ могут также раскрыть огромный потенциал данных в энергетической отрасли для трансформации всех ее сфер - от соблюдения нормативных требований и технического обслуживания до инноваций и повышения квалификации персонала. На сегодняшний день специалистам таких высокотехнологичных отраслей, как атомная энергетика, приходится вручную искать в миллионах документов информацию обо всем - от проверок технического обслуживания до изменений в конструкции - и быть в курсе быстро меняющихся протоколов и правил. Данные часто фрагментированы, и сотрудники, как правило, не имеют целостного представления обо всей ценной информации за пределами своих специализированных подразделений. Способность генеративных систем искусственного интеллекта быстро переводить сложные данные в человекоподобный текст способна демократизировать знания и навыки, радикально улучшив все аспекты - от обучения и развития до проектирования установок, эффективности и безопасности эксплуатации. Атомная энергетика должна стать ключевым элементом энергетического перехода, и отрасль развивается в соответствии с этим. Во всем мире планируется или строится около 170 новых станций, старые станции перезапускаются или получают лицензии на продление сроков эксплуатации. Однако рост отрасли может быть поставлен под угрозу из-за нехватки квалифицированных специалистов. Ситуация усугубляется процессом старения рабочей силы и увеличения числа ранних выходов на пенсию. В сочетании с консервативной культурой, заботящейся о безопасности, проблема кадров сдерживает инновации: атомной промышленности потребовалось более десяти лет, чтобы перейти от бумажных к цифровым записям. Отрасль также не спешит внедрять новые инновации, такие как искусственный интеллект: работники атомной отрасли реже других энергетических отраслей используют искусственный интеллект в своей текущей работе. При этом значительные технологические ресурсы остаются неиспользованными. Новые достижения в области LLM, например, обучаение на огромных объемах текста для создания собственного текста, способны помочь преодолеть многие из этих проблем и, в свою очередь, ускорить энергетический переход. Далее читайте в Подробнее. Загрузить:
Новая парадигма во взаимодействии человек-компьютер Модель взаимодействия человека и машины со временем претерпела множество изменений: от бумажных перфокарт и ввода командной строки с помощью клавиатур, кнопок и переключателей до визуальных графических пользовательских интерфейсов, а затем и голосовых пользовательских интерфейсов, таких как Amazon Alexa. LLM представляют собой аналогичную эволюцию, позволяя машинам превращать огромные объемы данных в изысканный человекоподобный текст любого формата или языка и превращая взаимодействие человека и машины из односторонних команд в двусторонний диалог. В то время как генеративный ИИ, такой как ChatGPT, традиционно ассоциируется с ошибками и предвзятостью из-за того, что они обучаются на не верифицированной, устаревшей информации из Интернета, отраслевые LLM добавляют новое измерение. Они способны обучаться на отраслевых данных, таких как ядерная документация и нормативные акты, и автоматически проводить как многоязычное обучение и аудит технического обслуживания, так и проверки документооборота и интерпретации нормативных актов. Например, LLM можно попросить проверить записи о техническом обслуживании всех станций в период с апреля по июнь 2023 года и мгновенно подготовить удобные резюме по запросу, в которых также будут содержаться ссылки на все соответствующие стандарты и правила. Работник атомной промышленности может уточнить эти данные, попросив ИИ выявить дефекты или задержки в ходе процесса, и он повторно проанализирует и обобщит записи в этом контексте. ИИ также можно использовать для аудита самого процесса ведения учета, попросив его выявить недостающие документы или другие пробелы в контрольном журнале, которые могут представлять риск для соблюдения нормативных требований. Способность LLM быстро объединять и переводить миллионы записей для лучшего их усвоения человеком означает, что языковые модели могут дать гораздо более целостное представление об исторической эффективности организации, чем любой человек. Таким образом, в распоряжении работников окажутся огромные информационные ресурсы, и они смогут получить новые жизненно важные сведения обо всем - от техники безопасности до дефектов проектирования. Например, работники могут попросить LLM определить и объяснить три наиболее распространенных конструктивных недостатка на нескольких станциях за последние два десятилетия. Технология также обладает большим потенциалом для повышения эффективности обучения и развития, а также решения проблемы хронической нехватки квалифицированных кадров в отрасли. LLM могут быстро синтезировать и обобщать огромный объем знаний для повышения квалификации работников, переводя записи или нормативные акты в доступные учебные материалы, такие как руководства по эксплуатации на разных языках. ИИ может не только сделать информацию доступной для всех, но и демократизировать сами инновации, предоставив в распоряжение работников огромные когнитивные ресурсы. Выводя новые инновации на основе закономерностей в существующих данных, LLM могут даже автоматически генерировать предложения по улучшению работы или дизайна. Данные - ключ к успеху Успех технологий искусственного интеллекта зависит от многих факторов, а именно от качества и доступности отраслевых данных, требующих цифровой интеграции и хранения всех документов. Системы управления корпоративной информацией, уже широко используемые в атомной промышленности, теперь могут автоматизировать такие процессы, как контроль версий и извлечение тегов, а также обеспечить соблюдение строгих стандартов управления документами, например, отправку напоминаний о просроченных документах. Например, 15% всех действующих коммерческих атомных электростанций в США используют решение Idox Engineering Information Management. Это позволяет хранить все документы и метаданные в единой централизованной цифровой среде с подробным сквозным аудитом всех изменений от проектирования до вывода из эксплуатации. Поиск, ориентированный на теги, позволяет быстро находить все эти важные записи по запросу. Таким образом, большие языковые модели могут легко опрашивать эти записи, чтобы ответить на любой запрос - от наиболее частых проблем, возникавших на каждой станции в течение определенного периода, до причин превышения сроков или бюджета по определенным проектам. Очень важно, что система включает в себя автоматический контроль правок и полную историю версий всех изменений в документах и данных, обеспечивая качество контента, необходимое для приложений искусственного интеллекта. Это помогает превратить отраслевые данные из необработанных записей в уточненные, надежные и доступные ресурсы, которые могут быть открыты будущими LLM. Платформа даже позволяет новым ядерным проектам клонировать успешные шаблоны аналогичных прошлых проектов, чтобы ускорить время разработки. В будущем эти шаблоны могут быть использованы LLM, чтобы предложить оптимальный шаблон для каждого типа проекта или даже предложить новые шаблоны. В отрасли, где точная информация особенно важна, достоверные и хорошо обработанные данные являются ключом к снятию опасений по поводу ИИ и использованию его полного трансформационного потенциала. Те, кто готов принять перемены, быстро станут лидерами в бурно развивающейся отрасли, поскольку ИИ способен устранить некоторые из самых сильных препятствий в развитии современной ядерной отрасли - от нехватки квалифицированных кадров до темпов инноваций. |
Электронный портал ядерных знаний Республики Беларусь
Belarusian Nuclear Education and Training Portal - BelNET
