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Tecnologia e Sicurezza

L'intelligenza artificiale usata per la sicurezza nucleare: il progetto Assas

Un'iniziativa europea da 4 milioni di euro per migliorare la sicurezza dei reattori nucleari con l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale usata per la sicurezza nucleare: il progetto Assas

Nel cuore pulsante dell'Europa, sta emergendo un progetto di straordinaria ambizione destinato a rivoluzionare la sicurezza dei reattori nucleari. Denominato Assas (Artificial Intelligence for the Simulation of Severe Accidents), questo progetto si prefigge di trasformare l'approccio agli incidenti nucleari attraverso l'impiego avanzato dell'intelligenza artificiale. Sotto la guida della francese Asnr e grazie a un finanziamento europeo di 4 milioni di euro, tale iniziativa coinvolge l'Enea e 14 partner provenienti da diversi paesi europei, oltre che dalla Svizzera e dall'Ucraina.

L'intento di Assas è di incrementare la sicurezza degli impianti nucleari mediante un sistema che fonde simulazioni, modelli e una banca dati di incidenti severi. Tuttavia, attualmente nel mondo sono disponibili solo pochi simulatori capaci di modellizzare incidenti gravi, come quelli che portano alla fusione del nocciolo. L'iniziativa Assas ambisce a sviluppare un prototipo di simulatore basato sul codice Astec, capace di modellizzare e visualizzare in tempo reale i principali fenomeni di un incidente tramite un'interfaccia grafica interattiva.

Questo strumento non solo fornirà un'esperienza formativa realistica, ma consentirà anche la costruzione di un database di scenari di incidenti gravi, fondamentali per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico, il cui impiego potrebbe estendersi anche ad altri ambiti. Il successo di Assas dipende dalla stretta collaborazione tra ricercatori internazionali specializzati in incidenti severi e esperti di apprendimento automatico. La finalità ultima è quella di migliorare la sicurezza in caso di incidenti nucleari, adottando strategie di risposta già testate. I prossimi sviluppi del progetto prevedono la validazione dei modelli e l'integrazione di modelli fisici con tecniche di machine learning per aumentare ulteriormente la precisione delle simulazioni.

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