न्यू जर्सीमधील मॉन्टवेलमधील एका १७ वर्षीय हायस्कूल विद्यार्थ्याने, अणुभट्ट्यांसाठीच्या क्रिटिकल हीट फ्लक्स (CHF) अंदाजांमधील त्रुटीची मर्यादा ६३% वरून ५.५% पर्यंत कमी करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (AI) वापर केला. या कामगिरीबद्दल त्याला ५०,००० डॉलर्सचे पारितोषिक मिळाले असून, यामुळे पुढील पिढीच्या अणुभट्ट्यांमधील सुरक्षा मर्यादा अधिक कडक होऊ शकतात.

क्रिटिकल हीट फ्लक्स का महत्त्वाचा आहे

क्रिटिकल हीट फ्लक्स (CHF) हा असा बिंदू आहे जिथे अणुभट्टिकेच्या इंधन रॉड्सवरील उकळी अस्थिर होते, ज्यामुळे तापमानात झपाट्याने वाढ होण्याचा धोका निर्माण होतो आणि कोअर (core) खराब होऊ शकते. जास्तीत जास्त ऊर्जा काढताना अणुभट्ट्या सुरक्षितपणे चालवण्यासाठी अभियंत्यांना CHF चा अचूक अंदाज घेणे आवश्यक असते. पारंपारिक पद्धती प्रायोगिक सहसंबंधांवर (empirical correlations) अवलंबून असतात, ज्यामध्ये अनेकदा मोठी अनिश्चितता असते; ६३% त्रुटीमुळे ऑपरेटरना सुरक्षिततेसाठी मर्यादित स्वरूपात काम करावे लागते—ज्यामुळे संभाव्य ऊर्जा वाया जाते—किंवा असुरक्षित मर्यादेच्या खूप जवळ जावे लागते.

भौतिकशास्त्रावर आधारित न्यूरल नेटवर्क

एखाद्या सामान्य AI मॉडेलला कच्चा डेटा देण्याऐवजी, या किशोरवयीन मुलाने 'फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड' (physics-informed) मशीन-लर्निंग सिस्टम तयार केली. हे नेटवर्क प्रायोगिक मोजमापांमधून शिकते, परंतु ऊष्मगतिकी (thermodynamics) आणि द्रव गतीशास्त्राच्या (fluid dynamics) नियमांनुसार प्रत्येक टप्प्यावर मर्यादित असते. मॉडेलला या नियमांचे पालन करण्यास भाग पाडल्यामुळे, ते 'ब्लॅक-बॉक्स' (black-box) सारख्या त्रुटी टाळते, ज्यामुळे अनेक AI साधने उच्च-धोका असलेल्या अभियांत्रिकीसाठी अयोग्य ठरतात. परिणाम: अंदाज वर्तवण्यातील त्रुटी ५.५% पर्यंत खाली आली आहे, ही अशी अचूकता आहे ज्यामुळे सुरक्षिततेशी तडजोड न करता अणुभट्ट्या त्यांच्या इष्टतम कामगिरीच्या (optimal performance) जवळ चालवू शकतील.

अणुऊर्जा उद्योगासाठी याचे परिणाम

  • अधिक सुरक्षित संचालन – अचूक CHF अंदाजांमुळे उकळीमुळे होणाऱ्या अतिउष्णतेचा (overheating) धोका कमी होतो, जो गंभीर अपघातांचा एक मुख्य पूर्वगामी घटक आहे.
  • उच्च कार्यक्षमता – ऑपरेटर सुरक्षा मर्यादा गाठण्यापूर्वी अधिक उष्णता काढू शकतात, ज्यामुळे प्लांटचा 'कॅपॅसिटी फॅक्टर' वाढतो.
  • SMRs च्या विस्तारामध्ये वेग – लवचिकता आणि कमी सुरुवातीच्या खर्चासाठी ओळखले जाणारे स्मॉल मॉड्यूलर रिॲक्टर्स (SMRs), प्रगत थर्मल मॅनेजमेंटवर अवलंबून असतात. एक विश्वसनीय AI मॉडेल नियामक अडथळ्यांपैकी एक दूर करू शकते.

हे फायदे कमी कार्बन ऊर्जा स्रोतांच्या विस्तारासाठी जागतिक स्तरावर सुरू असलेल्या प्रयत्नांशी सुसंगत आहेत. जसे सरकार नवीन अणुऊर्जा प्रकल्पांसाठी अब्जावधी डॉलर्स खर्च करत आहे, तसे सुरक्षा आणि कार्यक्षमता दोन्ही देण्याचे आश्वासन देणारे साधन उद्योगाचे लक्ष वेधून घेईल.

शंका आणि व्यावहारिक अडथळे

त्रुटीमध्ये मोठी घट होऊनही, व्यावसायिक अणुभट्टीने या मॉडेलवर विश्वास ठेवण्यापूर्वी त्याला कठोर प्रमाणीकरण (validation) प्रक्रिया पार पाडावी लागेल. अणुऊर्जा नियामक संस्था सहसा कोणत्याही सुरक्षा-महत्त्वाच्या सॉफ्टवेअरसाठी दशकांच्या सिद्ध कामगिरीची मागणी करतात, आणि भौतिकशास्त्राची जाण असलेले AI देखील त्याच्या प्रशिक्षण डेटाच्या (training data) गुणवत्तेवर अवलंबून असते. टीकाकारांचा असा इशारा आहे की, मॉडेल कितीही अचूक असले तरी, त्यावर अति अवलंबून राहिल्यामुळे अत्यंत प्रतिकूल परिस्थितीत मूळ भौतिकशास्त्र बदलल्यास अनपेक्षित त्रुटी समोर येऊ शकतात.

भारतासाठी याचा अर्थ काय

भारताचा अणुऊर्जा कार्यक्रम SMRs सह बहु-स्तरीय रणनीती अंतर्गत विस्तारत आहे. भौतिकशास्त्राची जाण असलेले AI साधन समाविष्ट केल्यामुळे अणुऊर्जा विभाग (Department of Atomic Energy) सुरक्षा विश्लेषण अधिक कडक करण्यास आणि प्लांटची अर्थव्यवस्था सुधारण्यास मदत होऊ शकते. हे यश "AI for Good" या व्यापक मोहिमेलाही अधोरेखित करते, ज्यामुळे भारतीय संशोधन संस्थांना डीप-टेक अभियांत्रिकी आणि प्रगत मशीन लर्निंग यांचा मेळ घालण्यास प्रोत्साहन मिळेल. शेवटी, ही कामगिरी परदेशातील भारतीय प्रतिभावंतांची (diaspora talent) क्षमता आणि पारंपारिक अभियांत्रिकीला डेटा सायन्सशी जोडणाऱ्या अभ्यासक्रमांची गरज अधोरेखित करते.

पुढे काय पाहावे

  • पायलट स्टडीज – सुरुवातीचे वापरकर्ते वास्तविक जगातील कामगिरीचा डेटा गोळा करण्यासाठी चाचणी अणुभट्ट्यांमध्ये विद्यमान सुरक्षा कोडसोबत हे मॉडेल चालवू शकतात.
  • नियामक प्रतिसाद – अणुऊर्जा नियामक संस्था AI-वर्धित अंदाज परवाना प्रक्रियेत (licensing) कसे समाविष्ट केले जाऊ शकतात, यावर मार्गदर्शन जारी करतील.
  • व्यावसायिक स्वारस्य – रिॲक्टर कंट्रोल सिस्टमचे विक्रेते या तंत्रज्ञानाचा परवाना घेऊ शकतात किंवा स्पर्धात्मक 'फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड' मॉडेल्स विकसित करू शकतात.

जर हे मॉडेल या चाचण्यांमध्ये टिकले, तर ते रिॲक्टर डिझाइन पॅकेजचा एक मानक घटक बनू शकते, ज्यामुळे आगामी अनेक वर्षे उद्योग सुरक्षा आणि उत्पादन यांचा समतोल कसा राखतो, याला आकार मिळेल.

थोडक्यात: एका किशोरवयीन मुलाने विकसित केलेल्या भौतिकशास्त्रावर आधारित AI ने हे दाखवून दिले आहे की, मशीन लर्निंग केवळ डेटा-आधारित पॅटर्न मॅचिंगकडून एका विश्वसनीय अभियांत्रिकी साधनाकडे वळू शकते. यामुळे सुरक्षित आणि अधिक कार्यक्षम अणुऊर्जेचा एक ठोस मार्ग उपलब्ध होतो—जर उद्योग प्रयोगशाळेतील यश आणि नियामक स्वीकृती यातील अंतर भरून काढू शकला तर.