Atomic Canyon запустила NIVA: ИИ-помощника для атомных станций США

IEEE Spectrum в материале Эндрю Мозмана описывает, как ИИ приходит на атомные электростанции США. По тексту, в этом году почти всему парку из 94 американских реакторов предложили встроить ИИ в работу, и большинство согласились. Точное число принявших предложение в материале не названо.

В августе калифорнийская компания Atomic Canyon запустила NIVA (Nuclear Industry Virtual Assistant, виртуальный помощник атомной отрасли), разработанный совместно с отраслевыми организациями. Ассистента испытали на станциях Constellation Energy, и теперь он доступен всему парку реакторов США. Constellation отказалась от интервью. Стартап Nuclearn заявляет, что его продукты работают с более чем 65 американскими партнёрами: это в основном традиционные станции, а также интеграция с NuScale Power Corp., которая движется к малым advanced-реакторам. Microsoft и Nvidia совместно ведут проект по применению ИИ на всём жизненном цикле АЭС: от получения разрешений на площадку и проектирования до строительства и постоянной эксплуатации.

По словам финансового директора и сооснователя Nuclearn Джерролда Винсента, причин быстрого внедрения две. Во-первых, технологические компании, связавшие будущее с ИИ, заинтересованы в возрождении атомной энергетики ради электричества для дата-центров. Во-вторых, многое из того, что делает реакторы сложными в эксплуатации, запутанные нормы, системы управления и обслуживания, это задачи, с которыми ИИ справляется хорошо. Отрасль мучается со старым оборудованием и стареющими кадрами, и, по мнению Винсента, чтобы выжить и получить реальный шанс на возрождение, ей понадобится помощь машинного интеллекта. Клиенты, по его словам, говорят: вакансии открыты, закрыть их не получается, а требования регуляторов выполнять нужно.

Главный «продукт» реактора, помимо электричества, бумаги: станции создают горы документации, подтверждающей соответствие нормам и фиксирующей реакцию на любую проблему. Винсент отмечает, что каждое инженерное решение должно быть оценено, независимо проверено и перепроверено. ИИ-продукты Nuclearn помогают эффективнее искать в больших массивах данных, быстрее готовить документы для федеральных органов и находить, как похожую проблему решали раньше. Винсент называет это «ChatGPT для атомной отрасли» и считает, что для начала это неплохо.

Историю NIVA Роб Остин, руководитель проекта NIVA в Electric Power Research Institute (EPRI), рассказывает так: проект начался год назад, когда председатель Constellation Джозеф Домингес предложил некоммерческим отраслевым организациям сделать отраслевые знания удобными, как большая языковая модель вроде ChatGPT, Copilot или Gemini, но защищёнными. Задача досталась Atomic Canyon; её CEO Трей Лодердейл раньше занимался внедрением ИИ в здравоохранение. Три крупные отраслевые структуры, Институт эксплуатации атомных станций (INPO), EPRI и Институт атомной энергии (NEI), в 2025 году начали создавать единые наборы данных, из чего и родился NIVA. Выиграв контракт в 2025 году, Atomic Canyon первым шагом загрузила 53 млн страниц общедоступных материалов Комиссии по ядерному регулированию (NRC), чтобы обучить модель терминологии, процессам и нормам отрасли. Затем компания заключила партнёрство с Окриджской национальной лабораторией для создания первых моделей ИИ специально для атомной сферы. Лодердейл уточняет, что это модели векторного представления предложений (sentence-embedding): «мы научили ИИ искать по атомному языку».

Пример от Остина: инженеры сталкиваются с проблемой насоса размером с дом и мощностью тысяча лошадиных сил, который гоняет охлаждающую воду. Есть руководства EPRI по обслуживанию и десятки тысяч отчётов об инцидентах в INPO. Задача ИИ, свести эти отчёты в руководство по основным отказам насоса и показать весь ход работы, чтобы инженеры могли найти документы, на которые он опирался.

Препятствие, секретность: данные атомной отрасли в значительной мере закрыты или защищены федеральным законом. Nuclearn предлагает только решения в пределах одной площадки, чтобы данные станции не покидали её. По словам Остина, NIVA ищет только по базам, доступ к которым и раньше требовал допуска на уровне станции, так что те же правила действуют и для ассистента. Системы, помогающие в основном с документами и поиском, не подпадают под самые строгие правила, которые применялись бы к ИИ, взаимодействующему с компонентами управления станцией.

Сейчас модели Nuclearn и NIVA подчиняются людям и не приближаются к эксплуатации станции. Винсент и Остин считают, что передача ИИ таких функций далека, но путь к ней видят. Пример, сварные швы: сейчас каждый шов проверяет человек. В пилотном проекте EPRI проверяют, сможет ли ИИ просматривать массивы данных таких инспекций и отмечать проблемные места. Человек проверяет все рекомендации ИИ, и ни одна станция не позволяет ИИ взять инспекции на себя. Лодердейл не видит ни в краткосрочной, ни в долгосрочной перспективе среды, где ИИ принимает решения об эксплуатации станции, и ожидает, что люди останутся в контуре решений ещё очень надолго.

Ключевые факты

• По данным IEEE Spectrum, в этом году почти всему парку из 94 американских реакторов предложили подключить ИИ, и большинство согласились; точное число не названо.
• Atomic Canyon в августе запустила NIVA: ассистента испытали на станциях Constellation Energy, теперь он доступен всему парку реакторов США. Модель обучали на 53 млн страниц публичных данных NRC.
• Nuclearn заявляет, что работает с более чем 65 партнёрами в США, включая интеграцию с NuScale Power Corp. Это заявление самой компании.
• ИИ помогает с документацией и поиском по данным, но не участвует в управлении станцией; NIVA ищет только по базам, где и раньше требовался допуск уровня станции.
• Пилотный проект EPRI проверяет, может ли ИИ отмечать проблемные места в данных контроля сварных швов; все рекомендации просматривает человек.

Почему это важно

Атомная отрасль считается одной из самых осторожных, и если ИИ уже пришёл на большинство американских реакторов, это показатель того, что технология выходит и в строго регулируемые сферы. Движущая сила, нехватка людей: по словам героев материала, отрасль стареет вместе с кадрами и оборудованием, а спрос на атомную энергию растёт, в том числе из-за дата-центров. При этом внедрение идёт с самой безопасной стороны, через документацию и поиск, а не через управление реактором.

Кому это важно

Операторам и инженерам АЭС, поставщикам программных решений для регулируемых отраслей, а также тем, кто следит за тем, как ИИ внедряют там, где цена ошибки высока. Опыт полезен и разработчикам корпоративных ассистентов: здесь упор сделан на поиск по закрытым внутренним базам и на показ источников, из которых взят ответ.

Как это применить

Материал не даёт инструкций, но показывает рабочую схему внедрения: начинать с задач вокруг документов и поиска; обучать модель на профильных текстах (в случае NIVA, 53 млн страниц данных NRC); требовать, чтобы система показывала источники, на которые опирается; сохранять прежние правила допуска к данным и держать данные станции в пределах площадки, как это делает Nuclearn. Сведений о ценах и условиях подключения в материале нет.

Можно ли доверять

Это авторский материал на IEEE Spectrum, написанный внештатным автором Эндрю Мозманом (он же онлайн-редактор по коммуникациям в Caltech). Большая часть оценок исходит от заинтересованных сторон: финансового директора Nuclearn, руководителя проекта NIVA в EPRI и CEO Atomic Canyon. Цифра «более 65 партнёров», заявление самой Nuclearn. Constellation Energy от интервью отказалась. Данных о точности, экономии времени или затратах нет, а мнение регулятора не приводится.

Риски и подводные камни

Главный предел, секретность: данные отрасли во многом закрыты или защищены федеральным законом, поэтому ассистенты работают в рамках прежних допусков. Пилот EPRI показывает, что от помощи людям до прямого участия в эксплуатации может быть шаг: по тексту, проект с проверкой сварных швов, шаг к применению ИИ непосредственно в эксплуатации, но сейчас ни одна станция не отдаёт ИИ инспекции. Сами собеседники не ожидают, что ИИ будет принимать эксплуатационные решения в обозримом будущем. Сведений о случаях ошибок ИИ на станциях в материале нет.

«Я не вижу, ни в краткосрочной, ни в долгосрочной перспективе, среды, где ИИ принимает решения об эксплуатации станции, из-за регуляторной природы и из-за природы рисков.»

— Трей Лодердейл, CEO Atomic Canyon