Американский стартап Nuclearn привлек $10,5 млн инвестиций в рамках раунда Series A, чтобы способствовать интеграции искусственного интеллекта в ядерную энергетику. Лидером инвестиций выступил фонд Blue Bear Capital, участие также приняли AZ-VC, Nucleation Capital и SJF Ventures.
Об этом сообщает ProIT
ИИ для эффективности ядерной отрасли
Основатели Nuclearn, Брэдли Фокс и Джерролд Винсент, начали внедрять решения на основе ИИ еще во время работы на АЭС Palo Verde, расположенной недалеко от Финикса. Первые разработки сосредоточились на автоматизации рутинных задач и обработке данных. Со временем интерес к таким решениям проявили и другие электростанции. По словам Фокса, в настоящее время инструменты Nuclearn используются более чем в 65 ядерных реакторах по всему миру.
Стартап создает модели искусственного интеллекта, адаптированные к специфической терминологии ядерной отрасли. Кроме универсальных решений, компания предлагает обучение кастомных моделей для различных энергетических компаний. Программное обеспечение в основном работает в облаке, однако при необходимости и с учетом требований безопасности Nuclearn помогает развертывать аппаратное обеспечение и на самих электростанциях.
Безопасность и контроль: роль человека во внедрении ИИ
Среди основных возможностей ПО Nuclearn — автоматическая генерация стандартной документации, которую затем проверяют и утверждают сотрудники станций. Операторы могут самостоятельно определять, какую часть задач передавать автоматизации, в зависимости от уровня доверия к модели и собственных предпочтений.
“Большинство ИИ в отрасли сейчас [Комиссия по ядерному регулированию] рассматривает как инструмент. Это так же, как если бы вы собирались использовать Excel или Mathematica или какой-либо тип инженерного программного обеспечения,” — сказал Фокс. “Ответственность всегда лежит на человеке”.
Как объяснил Фокс, в случае, если модель не уверена в ответе или задача является сложной, система отправляет ее на повторную проверку ответственным специалистам. Клиентам советуют воспринимать ИИ как «младшего сотрудника», который требует надзора, но способен существенно оптимизировать рутинные процессы.