Ученые исследуют применение ИИ для ускоренного анализа ядерных материалов
Учёные применили методы искусственного интеллекта и мощные вычислительные ресурсы, чтобы ускорить процесс получения данных о ядерных инцидентах, таких как взрывы, аварии или промышленные выбросы.
Традиционное определение характеристик подобных событий, включая установление происхождения использованных материалов, требует трудоёмких лабораторных исследований. В ходе ядерного инцидента происходит каскад ядерных и химических реакций с образованием сотен изотопов и химических соединений, часть из которых быстро распадаются. Воссоздание полной картины произошедшего путём анализа молекулярных «фрагментов» представляет собой длительный и сложный процесс.
Специалисты Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) Министерства энергетики США продемонстрировали возможность ускорения анализа с использованием генеративного ИИ, методов машинного обучения и облачных вычислений Microsoft. Исследователи подтвердили, что искусственный интеллект способен решать часть сложных задач в области радиохимии, возникающих при анализе смеси радиоактивных продуктов ядерного взрыва
Ускорение лабораторных исследований
Ключевой задачей остаётся сокращение времени, необходимого для определения критически важных параметров ядерного взрыва и оперативного получения результатов. Данное исследование представляет собой значительный шаг в этом направлении за счёт оптимизации и целенаправленного отбора требуемых химических методов анализа, что в конечном итоге сокращает продолжительность лабораторных исследований.
Результаты моделирования были опубликованы в журнале Physical Chemistry Chemical Physics. Кроме того, сотрудники PNNL представили эту работу весной на конференции Methods and Applications of Radioanalytical Chemistry (MARC).
«Определение характерных признаков ядерного взрыва требует проведения огромного объёма радиохимических исследований, — поясняет Ник Унак, радиохимик из PNNL, руководивший данным исследованием. — Этот процесс необходимо выполнять оперативно, однако учёные сталкиваются с чрезвычайно сложной химической средой: высоким уровнем радиации и множеством параллельно протекающих химических процессов. Речь идёт о крайне сложной химической системе, требующей проведения множества потенциальных лабораторных экспериментов и анализов».
PNNL входит в число национальных лабораторий и правоохранительных органов, обеспечивающих ядерно-криминалистические возможности правительства США. Лаборатория и другие участники системы предоставляют данные, которые анализируются другими подразделениями для формирования выводов и принятия решений.
В данном исследовании команда PNNL определила набор вероятных химических форм, присутствующих в продуктах взрыва, и сформулировала ключевые вопросы о последующих химических процессах: какие реакции наиболее вероятны? Какие лабораторные эксперименты необходимы для ответа на эти вопросы? Какие исследования следует провести в первую очередь?
Остатки ядерного взрыва содержат множество элементов, включая значительную часть таблицы Менделеева, причём многие из них будут присутствовать в различных химических формах. Среди них уран, стронций, железо и церий. Анализ часто включает помещение материалов в водную среду (например, азотную кислоту) с последующим проведением серии трудоёмких химических разделений для изучения каждого компонента.
Далее - в Подробнее.
В рамках нового исследования команда применила методы искусственного интеллекта в сочетании с высокопроизводительными вычислениями для моделирования сложных вычислительных химических процессов и определения ряда химических свойств. В частности, были рассчитаны константы устойчивости, которые позволяют исследователям количественно оценить: прочность связей между ионами или молекулами при образовании молекулярных комплексов, вероятность сохранения или распада этих комплексов, а также особенности энергетических превращений в такой сложной системе. Совокупность подобных расчетов дает возможность целенаправленно проводить химические разделения, что в конечном итоге позволяет точно идентифицировать состав образцов, восстановить картину произошедшего и установить происхождение материалов.
Исследователи продемонстрировали, что ИИ-модель способна анализировать и вычислять свойства огромного количества возможных молекулярных комбинаций - на порядки превышающего то количество, которое могла бы изучить научная группа традиционными лабораторными методами.
«Генеративный ИИ выполняет многомерные вычисления способом, практически недоступным для человека», — поясняет Хади Динпаджу, вычислительный химик и соавтор исследования. «Эта модель позволяет нам существенно сократить время, необходимое для изучения всех возможных вариантов».
Учёные PNNL полагают, что подобное моделирование химических процессов разделения с использованием ИИ может быть полезно и для решения других задач в области ядерной науки. В качестве примера можно привести производство медицинских изотопов, таких как молибден-99, применяемый для диагностики онкологических и других заболеваний. Молибден-99 получают в процессе деления ядер, что требует проведения химических разделений — аналогичных тем, которые исследует команда.
Сотрудничество с индустриальными партнерами
Математические расчеты в данном исследовании представляли значительную сложность. Для их выполнения PNNL совместно с Microsoft задействовали облачный вычислительный ресурс Azure Quantum Elements. Система использовала мощные графические процессоры NVIDIA, включая 230 ускорителей H100. В совокупности с другими вычислительными ресурсами команда применяла 55 терабайт оперативной памяти для обработки данных — при этом анализ представлял лишь один этап в длинной цепочке исследований, следующих за ядерным взрывом.
Исследования ядерных устройств и продуктов их распада являются частью масштабной и непрерывной программы PNNL в области ядерной криминалистики. Лаборатория играет ключевую роль в национальной системе анализа ядерных и радиоактивных материалов и инцидентов, включая сложные научные аспекты, связанные с ядерными взрывами.