ИИ в атомной энергетике: автоматизация не исключает ответственность
В атомной энергетике искусственный интеллект уже работает с данными и прогнозами, но он остаётся инструментом, который помогает человеку, а не заменяет его. Главное здесь — безопасность, правила и прозрачность решений.
ИИ как инструмент
В атомной энергетике сегодня применяют так называемый «слабый» или узкоспециализированный искусственный интеллект. Это алгоритмы машинного обучения и аналитические модули, которые решают конкретные задачи, такие как анализ данных с датчиков, оценка состояния оборудования или прогнозирование отказов. Они сильно ускоряют работу с большой информацией, но не принимают критически важных решений сами по себе. Такое использование помогает планировать ремонт, выявлять отклонения и повышать надёжность эксплуатации.
ИИ-алгоритмы уже применяются на разных этапах жизненного цикла атомных станций — от проектирования до вывода из эксплуатации. Они помогают проверять качество топлива, анализировать радиационную обстановку и моделировать процессы для оптимизации работы оборудования. Но в каждом случае итоговое решение остаётся за человеком, который несёт ответственность за действия.
Международные стандарты и роль МАГАТЭ
Международное агентство по атомной энергии активно участвует в координации подходов к использованию ИИ в атомной энергетике. Агентство поддерживает развитие этих технологий, но подчёркивает строгие требования по безопасности и прозрачности. В частности, эксперты настаивают на том, чтобы системы были объяснимыми и проверяемыми, а не работали как «чёрные ящики», чьи результаты невозможно понять и проанализировать.
В атомной отрасли любое решение может повлиять на экологию и безопасность. Поэтому международные стандарты и регламенты предусматривают обязательное участие человека в принятии ключевых решений.
Как ИИ помогает на практике
На российских объектах уже применяют аналитические системы, которые обрабатывают данные в реальном времени. Например, с их помощью можно оценивать, как изменяются вибрация или температура оборудования, и заранее предупреждать о возможных проблемах. Это позволяет планировать обслуживание до того, как возникнет серьёзная неисправность, и сокращать непредвиденные простои.
На некоторых АЭС и производственных площадках ГК «Росатом» используют ИИ для автоматизации контроля качества, что снижает вероятность человеческой ошибки. В части проектирования и материаловедения алгоритмы помогают искать оптимальные решения, ускоряя работу инженеров и сокращая число дорогих опытных испытаний.
Граница между автоматизацией и ИИ
Автоматизация, основанная на готовых алгоритмах и логике, давно и успешно работает на АЭС. Такие системы выполняют рутинные задачи и обеспечивают быстрый контроль параметров. Искусственный интеллект расширяет возможности диагностики и прогнозирования, но он не действует автономно. Любой ИИ-модуль работает в рамках заданных целей и под надзором человека.
Попытки предоставить ИИ автономные полномочия по управлению реактором или другими критичными системами считаются опасными. Может возникнуть «ложное доверие» к системе, которая не учитывает контекста или неожиданной ситуации. Поэтому ключевые решения продолжают принимать люди, которые несут за них ответственность.
Риски и культура безопасности
Одно из серьёзных испытаний — иллюзия контроля. Когда система работает и показывает прогнозы, легко поверить, что она «знает всё». Но ИИ не видит всю картину, он работает с теми данными, которые ему дали, и не учитывает неизвестные факторы. Поэтому наряду с технологиями важно развивать культуру безопасности, чёткие инструкции и непрерывное обучение персонала.
К тому же каждая станция уникальна, и перенос технологии с одного объекта на другой требует тщательной адаптации и проверки. Масштабировать решения без комплексной валидации крайне рискованно.
