Re: [討論] 郭台銘：我們重啟核四後要加入AI

引用自 說說能源Talk That Energy FB
原文連結： https://reurl.cc/eXY53m

昨日郭董再次拋出核能政見，當選總統後要重啟核四，並期盼導入AI技術來落實核能安全

光憑這句話就比只會喊沒有核安就沒有核電的另一位好太多了...

不過用AI來輔助核能技術的發展已經不是什麼新鮮事啦，尤其是在2010年初期類神經網路CNN,RNN等技術有更突破性的發展後，例如醫學影像診斷技術，植物病蟲害的檢測技術，以及核電廠的管理。

其中核電廠的管理在自動化、電廠運作條件最適化、機台預診斷、爐內運轉模型建構、反應爐設計等等，當然也因此在核能安全與輻射防護面向上也得以更加進步，透過大量的數據與機器學習的模型建構，都可以省去以往人力分析與檢查的大量時間與精力，也可以讓電廠大修時更有效率，例如，控制棒驅動機構 (CRDM) 線圈電流容易受到金屬沉積物堆積的影響，這可能使燃料棒鬆脫從夾具上掉落，從而導致停機，以往識別異常電流需要數百人小時評估數千次測量，但機器學習可以達成近 96% 的準確率檢測異常。

另外也可以省去龐雜的溝通與文件作業，例如快速的語音和手勢識別也可以簡化流程並提高效率，自然語言處理可以與機器學習相結合，以複製分析事件報告和生成結果的人類決策過程，或用於資料審查上。

但在導入AI的挑戰上也確實不少，例如資安問題、 模型的解釋性、置信度和穩健性(AI模型常常只能看到頭尾)、或是核能管制單位能否與時俱為這些新科技提供更即時的標準與驗證服務，都需要一一來克服

除此之外，最近美國國家實驗室Argonne Lab也刊出一篇結合AI與核能技術的成功案例，主要負責人想當難得，是來自台灣清大畢業的Wei Ying Chen博士(下圖)，透過AI的導入，發展以深度學習為基礎的MOT演算法，團隊可以更有效的提取影像素材，分析各式材料在不同能量條件下的反應，進而找到最適合的反應爐材料設計，對於先進反應爐的開發與既有反應爐的更新汰換非常有幫助。期待相關的技術在台灣也有機會實現。

至於反核團體問「 郭台銘 當選要重啟核四你可以嗎？」

Why not

Photo credit Argonne National Laboratory

10多年前就開始研究引入的技術，先進國家已經開始用AI在管理核電了。
但垃圾綠吱啥都不懂只會鬼扯崩潰而已，也難怪反核的水準都如此低落。。。

※ 引述《LeeSeDol (嘖嘖...)》之銘言：
: https://youtu.be/Gs4ClUbJOp4?t=4850
: 朱學恒：
: 台灣可以運用AI在什麼重要領域做發展？
: 郭台銘：
: 我剛剛就舉個例子，
: 我們如果重啟核四的話，
: 當然一定要用AI來控制所有的Operation正常的運作
: 讓它可以更安全、更有效率，
: 我們要保證到絕對的安全。

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