Использование технологий искусственного интеллекта для обеспечения радиационной безопасности при выводе из эксплуатации радиационных и ядерных объектов

Актуальность: Вывод из эксплуатации радиационно-опасных объектов (РОО) ‒ сложный процесс, требующий соблюдения законодательных и нормативных требований. Для их выполнения и обеспечения безопасности необходимы эффективное управление документацией и постоянное обучение персонала. Искусственный интеллект (ИИ) может значительно упростить и автоматизировать обработку и управление документацией, снижая нагрузку на персонал и минимизируя ошибки. Он также помогает в соблюдении нормативных требований, автоматически отслеживая изменения и обеспечивая соответствие стандартам. Дополнительно ИИ способен анализировать большие объемы данных, выявлять потенциальные риски и предлагать оптимальные решения на основе предсказательной аналитики.

Цель: Создание сервиса на основе ИИ, способного поддерживать полноценный и информированный диалог по вопросам вывода из эксплуатации РОО. Для достижения этой цели была выбрана модель обработки естественного языка (NLP) Keras. Для обучения модели был создан набор данных, включающий 5 основных нормативных документов по радиационной безопасности. Документы были разделены на отдельные контексты, по которым эксперты задавали вопросы и формулировали ответы на них. Всего было введено 429 контекстов и по ним было задано 6512 вопросов и ответов.

Результат: Модель тестировалась в специально разработанном приложении, аналогичном ChatGPT, которое помогает специалистам находить ответы на вопросы, возникающие в процессе вывода из эксплуатации РОО. Кроме того, была реализована функция динамического обновления базы знаний, позволяющая оперативно учитывать изменения в нормативной документации.

Разработанная система продемонстрировала высокую точность в ответах на вопросы, связанные с нормативными аспектами вывода из эксплуатации. Алгоритмы машинного обучения, созданные на основе нашего набора данных для обработки и интерпретации текста, оказались эффективными в распознавании и обработке пользовательских запросов. Система была протестирована в различных сценариях, включая внутренние оценки модели Keras и тестовые вопросы, не вошедшие в набор данных для обучения модели. Полученные результаты подтвердили перспективность использования технологий искусственного интеллекта в управлении процессами вывода РОО из эксплуатации. Дополнительно были проведены испытания на реальных данных, что позволило выявить ключевые зоны для дальнейшего улучшения системы и расширения её функциональных возможностей.