Especialistas del Centro de Investigación "Instituto Kurchatov" han desarrollado un modelo de red neuronal para analizar la seguridad nuclear en accidentes graves más allá de la base de diseño en centrales nucleares. El desarrollo está diseñado para modelar situaciones acompañadas de destrucción y fusión del núcleo del reactor con pérdida de refrigerante.
La simulación de tales accidentes requiere la enumeración de decenas de miles de posibles estados del sistema, lo que hace que la tarea sea extremadamente intensiva en recursos. Los métodos de análisis tradicionales, basados en simulaciones y cálculos físicos detallados, tardan horas e incluso días, lo que dificulta su aplicación para una respuesta operativa.
El nuevo desarrollo de los científicos acelera significativamente este proceso. La red neuronal analiza los parámetros termofísicos y es capaz de acumular "experiencia", extrapolándola para identificar estados nuclearmente peligrosos que antes podrían haberse pasado por alto. Esto permite predecir con mayor precisión los parámetros de las situaciones críticas y tomar medidas oportunas para gestionar el accidente.
Como explicó el investigador del centro Alexander Glazkov, la particularidad de la metodología radica en la creación de modelos de red neuronal separados para cada etapa del desarrollo del accidente, en lugar de un modelo universal, lo que permitió reducir los recursos computacionales requeridos.