Bảy cách AI thay đổi KH&CN hạt nhân

AI có thể góp phần chống lại bệnh tật. Nó đã được áp dụng để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị ung thư thông qua khả năng giải thích hình ảnh được cải thiện và đường viền khối u chính xác, giúp lập kế hoạch điều trị chính xác hơn và xạ trị thích ứng — một quy trình phù hợp với đặc điểm giải phẫu của từng bệnh nhân. IAEA gần đây đã khởi động một dự án nghiên cứu phối hợp trong lĩnh vực này.

Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sáng kiến ​​Hành động tích hợp chống dịch bệnh lây truyền từ động vật sang người (ZODIAC) của IAEA, nhằm giúp các chuyên gia hiểu rõ hơn về tác động của các bệnh lây truyền từ động vật sang sức khỏe con người, đồng thời dự đoán, đánh giá và ngăn chặn sự bùng phát của các dịch bệnh này trong tương lai.

Các công cụ AI kết hợp với công nghệ hạt nhân có thể giúp hệ thống lương thực bền vững hơn và có khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu, đồng thời giải quyết tình trạng mất an ninh lương thực và dinh dưỡng.

Các chuyên gia triển khai AI để xử lý và phân tích dữ liệu nhằm tăng năng suất cây trồng, ước tính độ ẩm của đất, khắc phục đất bị nhiễm phóng xạ, phát hiện và dự đoán các sự kiện gian lận thực phẩm và cải thiện hệ thống tưới tiêu.

Phương pháp đồng vị cho phép các chuyên gia nghiên cứu và theo dõi cách nước di chuyển qua các giai đoạn khác nhau của chu trình thủy văn và những biến đổi nào xảy ra trong chu trình này do biến đổi khí hậu. Các chuyên gia đã áp dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên AI để phân tích nhanh một lượng lớn dữ liệu đồng vị liên quan đến nước được lưu trữ trong các kho lưu trữ toàn cầu, chẳng hạn như Mạng lưới đồng vị toàn cầu trong lượng mưa do IAEA và Tổ chức Khí tượng Thế giới duy trì.

Phân tích dữ liệu hữu hiệu và hiệu quả được hỗ trợ bởi AI giúp các nhà khoa học hiểu được biến đổi khí hậu và tác động của nó đối với nguồn nước trên toàn thế giới.

Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò ngày càng quan trọng trong khoa học hạt nhân. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong phân tích dữ liệu, lập mô hình lý thuyết và thiết kế thử nghiệm, giúp đẩy nhanh nghiên cứu cơ bản, ví dụ như trong lĩnh vực đánh giá và tổng hợp dữ liệu hạt nhân và nguyên tử, đồng thời thúc đẩy đổi mới công nghệ.

Một lĩnh vực cụ thể được hưởng lợi từ việc ứng dụng AI là nghiên cứu nhiệt hạch. Với khả năng giải quyết các vấn đề lớn và phức tạp, AI có thể hỗ trợ các thí nghiệm và khám phá khoa học thông qua mô hình hóa và mô phỏng. Những ứng dụng này của AI được bao gồm trong một dự án nghiên cứu phối hợp mới của IAEA kéo dài 5 năm nhằm đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển nhiệt hạch.

Điện hạt nhân là nguồn năng lượng carbon thấp, đáng tin cậy và nó có thể hưởng lợi đáng kể từ việc đưa AI vào. Bằng cách kết hợp các mô phỏng kỹ thuật số của các cơ sở hạt nhân thực với các hệ thống AI, ngành công nghiệp có thể tối ưu hóa các quy trình phức tạp và cải thiện thiết kế, hiệu suất và độ an toàn của lò phản ứng. Việc tối ưu hóa như vậy có thể tăng hiệu quả hoạt động và giảm chi phí bảo trì.

Máy học — một quy trình mà AI học hỏi bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu — giúp tự động hóa các tác vụ, từ đó tăng độ tin cậy và tránh sai sót. Hơn nữa, AI có tiềm năng phân tích và dự đoán đáng kể để giúp giám sát các quy trình của nhà máy điện và phát hiện sự bất thường.

Khi ngày càng có nhiều quốc gia chọn sử dụng công nghệ hạt nhân vì mục đích hòa bình và áp dụng các chương trình điện hạt nhân, IAEA liên tục làm việc để đảm bảo bảo vệ con người và môi trường khỏi tác hại tiềm ẩn của bức xạ ion hóa.

Trí tuệ nhân tạo có thể đóng góp vào an ninh và an toàn hạt nhân theo nhiều cách. Nó có thể được sử dụng trong việc xử lý dữ liệu từ các hệ thống phát hiện bức xạ để tăng cường phát hiện và xác định vật liệu hạt nhân và vật liệu phóng xạ khác. Nó có thể được áp dụng để phân tích dữ liệu từ các hệ thống bảo vệ vật lý nhằm cải thiện khả năng phát hiện những kẻ xâm nhập. Nó cũng có thể giúp phát hiện những điểm bất thường có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng vào cơ sở hạt nhân. Hơn nữa, trong lĩnh vực bảo vệ bức xạ, việc tích hợp AI trong phần mềm liên quan đến tiêu chuẩn an toàn có thể củng cố việc bảo vệ hàng triệu công nhân bị phơi nhiễm nghề nghiệp trong y học, xây dựng, khai thác mỏ, vận chuyển, nông nghiệp và điện hạt nhân.

Thanh sát là các biện pháp xác minh kỹ thuật mà qua đó IAEA cung cấp sự đảm bảo đáng tin cậy rằng các quốc gia đang tôn trọng nghĩa vụ pháp lý của họ là chỉ sử dụng vật liệu hạt nhân cho mục đích hòa bình. IAEA đánh giá vật liệu hạt nhân đã khai báo và các hoạt động liên quan đến hạt nhân của các quốc gia và tìm cách xác minh sự vắng mặt của những hoạt động không khai báo thông qua các biện pháp, chẳng hạn như thanh tra tại các cơ sở và địa điểm hạt nhân.

Thanh sát dựa trên lượng lớn dữ liệu thu được bằng nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh, lấy mẫu môi trường, quang phổ tia gamma và giám sát video. AI có thể giúp các thanh sát viên hạt nhân và các nhà phân tích thanh sát bằng cách phân tích những dữ liệu này. Các phương pháp máy học đã được sử dụng để phát hiện các giá trị ngoại lệ trong bộ dữ liệu lớn và hỗ trợ xác minh nhiên liệu đã qua sử dụng cũng như phân tích các bản ghi giám sát. AI dự kiến ​​sẽ cải thiện hơn nữa hiệu quả của việc thực hiện các biện pháp thanh sát bằng cách giảm số lượng các tác vụ lặp đi lặp lại được thực hiện bởi các thanh sát viên.

IAEA cung cấp các diễn đàn liên ngành để các chuyên gia thảo luận và thúc đẩy hợp tác về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng, khoa học và công nghệ hạt nhân, đồng thời cam kết chia sẻ kiến ​​thức và củng cố quan hệ đối tác thông qua nền tảng AI for Atoms của mình. Là một phần của sáng kiến ​​này, IAEA hợp tác với Liên minh Viễn thông Quốc tế, Nhóm công tác liên ngành của LHQ về AI và gần 40 tổ chức khác của LHQ để cung cấp nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững nhanh chóng với AI.

Lê Trí Dũng (Viện Năng lượng Nguyên tử Việt Nam)

———————