Las plantas de energía nuclear proporcionan grandes cantidades de electricidad sin liberar contaminación que calienta el planeta. Pero el costo de operar estas plantas ha dificultado que permanezcan abiertas. Para que la energía nuclear desempeñe un papel en la economía de energía limpia de EE. UU., los costos deben reducirse. Los científicos del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) están diseñando sistemas que podrían hacer que la energía nuclear sea más competitiva utilizando inteligencia artificial.

Las plantas de energía nuclear son costosas en parte porque exigen monitoreo y mantenimiento constantes para garantizar un flujo de energía constante y seguridad. Argonne está a la mitad de un proyecto de $1 millón y tres años para explorar cómo los sistemas computarizados inteligentes podrían cambiar la economía.

"Los costos de operación y mantenimiento son bastante relevantes para las unidades nucleares, que actualmente requieren grandes equipos de trabajo en el sitio y un mantenimiento extenso", dijo Roberto Ponciroli, ingeniero nuclear principal de Argonne. "Creemos que la operación autónoma puede ayudar a mejorar su rentabilidad y también beneficiar el despliegue de conceptos de reactores avanzados".

El proyecto tiene como objetivo crear una arquitectura informática que pueda detectar problemas de manera temprana y recomendar acciones apropiadas a los operadores humanos. La tecnología podría ahorrarle a la industria nuclear más de $500 millones al año, estiman Ponciroli y sus colegas.

Una planta nuclear típica puede contener cientos de sensores, todos ellos monitoreando diferentes partes para asegurarse de que funcionen correctamente.

"En un mundo donde las decisiones se toman de acuerdo con los datos, es importante saber que puede confiar en sus datos", dijo Ponciroli. "Los sensores, como cualquier otro componente, pueden degradarse. Saber que sus sensores están funcionando es crucial".

El trabajo de inspeccionar cada sensor, y también el rendimiento de los componentes del sistema, como válvulas, bombas, intercambiadores de calor, actualmente recae en el personal que recorre la planta. En cambio, los algoritmos podrían verificar los datos aprendiendo cómo funciona un sensor normal y buscando anomalías.

Habiendo validado los sensores de una planta, un sistema de inteligencia artificial interpretaría las señales de ellos y recomendaría acciones específicas.

Ponciroli ofrece un ejemplo:digamos que el tablero de su automóvil lo alerta sobre una llanta con baja presión de aire. Sabe que no necesita detenerse de inmediato, pero puede decidir reducir un poco la velocidad para evitar un pinchazo hasta que pueda llenar el neumático con aire.

Los humanos hacen este tipo de juicios todo el tiempo. Evaluamos la información, tomamos una decisión y tomamos medidas, como alterar los controles (en el escenario anterior, reducir la velocidad del automóvil) y hacer reparaciones. Un método de inteligencia artificial llamado aprendizaje por refuerzo replica la lógica del cerebro al enseñarle al sistema a tomar decisiones mediante la evaluación de resultados potenciales. En una planta nuclear, las computadoras podrían detectar problemas y señalarlos a los operadores de la planta lo antes posible, ayudando a optimizar los controles y también a evitar reparaciones más costosas en el futuro. Al mismo tiempo, las computadoras podrían evitar el mantenimiento innecesario de los equipos que no lo necesitan.

"Las tareas de nivel inferior que la gente hace ahora se pueden transferir a los algoritmos", dijo Richard Vilim, ingeniero nuclear sénior de Argonne. "Estamos tratando de elevar a los humanos a un mayor grado de conciencia situacional para que sean observadores que toman decisiones".

Al asociarse con la industria para desarrollar escenarios de prueba, los ingenieros de Argonne han construido una simulación por computadora, o "gemelo digital", de un reactor nuclear avanzado. Si bien el sistema está diseñado para servir a las nuevas tecnologías de reactores, dijo Vilim, también es lo suficientemente flexible como para aplicarse en plantas nucleares existentes.

El equipo está validando su concepto de inteligencia artificial en el reactor simulado y hasta ahora han completado sistemas para controlar y diagnosticar sus partes virtuales. El resto del proyecto se centrará en la capacidad de toma de decisiones del sistema:lo que hace con los datos de diagnóstico.

Debido a que una planta nuclear autónoma requiere estas funciones variadas, el producto final del trabajo del equipo de Argonne es una arquitectura de sistema que une múltiples algoritmos. Por ejemplo, los ingenieros están adaptando el código, incluido el Módulo de análisis del sistema (SAM) de Argonne, una herramienta de análisis para reactores avanzados. SAM, que se desarrolló en colaboración con la empresa de ingeniería Kairos Power, ganó un premio R&D 100 en 2019.

"Argonne se adapta bien a este proyecto, porque ya tenemos todas las capacidades que necesitamos internamente", dijo Ponciroli. "Solo es cuestión de combinarlos para sacarles aún más partido". + Explora más

Componentes de reactores nucleares impresos en 3D instalados en la planta nuclear de TVA Browns Ferry