Atomic Canyon совместно с лабораторией Айдахо разрабатывает комплексный сравнительный набор ИИ для ядерных приложений
2025-10-31 14:40
Источник:Atomic Canyon
В избр.

По мере того, как интерес и инвестиции в применение искусственного интеллекта на атомных электростанциях продолжают расти, все еще существуют пробелы в стандартизированных ориентирах для количественного сравнения и измерения качества и надежности новых продуктов. Atomic Canyon, разработчик индивидуального искусственного интеллекта для ядерной энергетики, работает над восполнением этого пробела, установив новое стратегическое партнерство с Национальной лабораторией Айдахо для разработки и выпуска « первого комплексного набора эталонных показателей для оценки генерации расширенного поиска (RAG) и больших языковых моделей (LLM) в ядерных приложениях».

Первое сотрудничество между Atomic Canyon и Минэнерго США началось в марте 2024 года, когда компания сотрудничала с Национальной лабораторией Ок-Ридж в разработке инструментов ИИ для ядерной энергетики. В ноябре прошлого года Pacific Gas & Electric внедрила технологию Atomic Canyon AI в Диабло Каньон, что стало первым случаем в отрасли. С тех пор ядерная энергетика все более тесно связана с искусственным интеллектом, о чем свидетельствует « Саммит руководителей по искусственной энергетике и ядерной энергетике», совместно организованный Национальной лабораторией Индианы (INL) и Национальной лабораторией Оук-Ридж (ORNL) в июле этого года. На саммите Atomic Canyon и ORNL подписали меморандум о взаимопонимании, направленный на расширение существующего сотрудничества и упрощение процесса лицензирования атомных электростанций.

Atomic Canyon не единственный разработчик в этой области. Ранее на этой неделе стартап искусственного интеллекта Nuclearn привлек 10,5 миллиона долларов в рамках серии A для продвижения разработки платформы искусственного интеллекта для эксплуатации атомных электростанций, что еще больше подчеркнуло необходимость бенчмаркинга в новых областях.

Atomic Canyon объясняет, что новый бенчмаркинг будет специально оценить системы ИИ, которые могут получить доступ к публичным ядерным документам с помощью технологии RAG. В более широком смысле он « устанавлит ключевые критерии для применения ИИ в эксплуатации ядерных объектов и удовлетворит потребности отрасли в методах объективной оценки генеративных систем ИИ в ядерной среде ».

Компания утверждает, что существующие эталоны ИИ не могут удовлетворить ее потребности из-за уникальных требований к безопасности, регулированию и гарантиям в области ядерной энергетики. Ядерный ИИ также будет объединять общедоступные документы и различные данные, специфические для объекта. Учитывая, что Atomic Canyon в настоящее время ведет переговоры с коммунальными компаниями, представляющими «от 40% до 50% атомных электростанций США», очень важно обеспечить надежность ИИ на всех атомных электростанциях.

"Мы считаем, что, как лидер в области генеративного искусственного интеллекта и ядерной энергетики, мы должны создать первый в отрасли эталон, чтобы понять, как эти большие языковые модели ведут себя при их использовании", — сказал генеральный директор Atomic Canyon Трей Лодердейл в интервью Latitude Media.

Чтобы выполнить эту ответственность, Atomic Canyon планирует выпустить все данные, определения, критерии и программное обеспечение для оценки под свободной публичной лицензией с открытым исходным кодом. Компания установила шестимесячный график для сортировки наборов данных, определения бенчмаркинговых задач и оценки показателей, а также формирования технических резюме.

Эта новость является результатом компиляции и перепечатки информации из глобального Интернета и стратегических партнеров. Она предназначена только для читателей. Если у вас возникнут какие-либо нарушения или другие проблемы, пожалуйста, своевременно сообщите нам. Этот сайт изменить или удалить ее. Перепечатка этой статьи без официального разрешения строго запрещена.электронная почта:news@wedoany.com
Связанные технологические инновации
Исследование шведского рынка солнечной энергии раскрывает ключевую роль бизнес-моделей в распространении низкоуглеродных технологий
2026-03-25
Система SAIL Технологического института Джорджии: ИИ помогает роботам в имитационном обучении превзойти скорость человеческой демонстрации
2026-03-25
Американские исследователи разработали нейросимволическую систему ИИ, снижающую энергопотребление и повышающую производительность
2026-03-25
Немецкий KIT и швейцарский EPFL разработали новый электрооптический модулятор для повышения эффективности передачи данных в AI-дата-центрах
2026-03-25
Лаборатория Аль-Хашими в Колумбийском университете публикует исследование в журнале «Cell»: прогнозирование активности РНК на основе биофизики расширяет возможности лечения заболеваний
2026-03-25
Исследователи из Корнеллского университета и других учреждений достигли прогресса в диагностике поздней стадии сердечной недостаточности с помощью инструментов ИИ
2026-03-25
Европейская лаборатория молекулярной биологии и Женевский университет раскрывают физические механизмы разнообразия форм тела животных
2026-03-25
Исследование Университета Макгилла: Новый метод лечения язв и гангрены пальцев с помощью ботокса
2026-03-25
Немецко-китайская исследовательская группа обнаружила, что бемифосбувир эффективно подавляет репликацию вируса гепатита E
2026-03-25
Университет Крэнфилда разработал ветряного робота для долгосрочных исследований в суровых условиях
2026-03-25