При удалении радиоактивных материалов в Фукусиме будут активно задействованы роботы с ИИ
Читать в полной версииТрагедия 2011 года ещё будет долго отзываться на японской экономике, поскольку последствия аварии на АЭС в Фукусиме придётся ликвидировать десятилетиями. Японские власти и владелец печально известной электростанции настроены на активное использование роботов с системой искусственного интеллекта для ликвидации последствий аварии.
Источник изображения: Министерство энергетики США
По данным Nikkei Asian Review, уже в этом году будет сформирован специальный консорциум, который облегчит решений этой задачи. Академические учреждения, производители роботов и разработчики ИИ объединят свои усилия, чтобы найти применение «физическому ИИ» при ликвидации последствий ядерной катастрофы. Сложнее всего будет удалить 880 тонн радиоактивного мусора из трёх реакторов АЭС. На третьем реакторе полномасштабный разбор завалов начнётся в 2037 фискальном году, а всего работы по удалению мусора на площадке АЭС продлятся до 2051 года, если всё пойдёт по плану.
Первая фаза работ подразумевает тщательное обследование внутренностей разрушенного реактора и удаление препятствий, которые могут помешать дальнейшему монтажу оборудования для удаления радиоактивного мусора. Высокий уровень радиации не позволяет привлекать людей к выполнению этих функций, поэтому оператор АЭС — компания TEPCO, надеется на помощь партнёров в организации использования роботов в этой сфере. Последние будут разделяться по специализации: если одним будет доверен мониторинг ситуации по целому ряду параметров, то другим придётся обладать навыками разбора конструкций.
Министерство экономики, торговли и промышленности Японии в бюджет на следующий фискальный год, который начнётся первого апреля, закладывает около $2,5 млрд целевых субсидий. Эти средства будут направлены компаниям, которые занимаются исследованиями в сфере ИИ, применимыми для решения профильных задач. Роботы уже сейчас применяются для обследования внутренностей третьего реактора АЭС в Фукусиме. Функциональные возможности роботов постоянно совершенствуются через процесс обучения.