引用自 说说能源Talk That Energy FB
原文连结： https://reurl.cc/eXY53m
昨日郭董再次抛出核能政见，当选总统后要重启核四，并期盼导入AI技术来落实核能安全
光凭这句话就比只会喊没有核安就没有核电的另一位好太多了...
不过用AI来辅助核能技术的发展已经不是什么新鲜事啦，尤其是在2010年初期类神经网络
CNN,RNN等技术有更突破性的发展后，例如医学影像诊断技术，植物病虫害的检测技术，
以及核电厂的管理。
其中核电厂的管理在自动化、电厂运作条件最适化、机台预诊断、炉内运转模型建构、反
应炉设计等等，当然也因此在核能安全与辐射防护面向上也得以更加进步，透过大量的数
据与机器学习的模型建构，都可以省去以往人力分析与检查的大量时间与精力，也可以让
电厂大修时更有效率，例如，控制棒驱动机构 (CRDM) 线圈电流容易受到金属沉积物堆积
的影响，这可能使燃料棒松脱从夹具上掉落，从而导致停机，以往识别异常电流需要数百
人小时评估数千次测量，但机器学习可以达成近 96% 的准确率检测异常。
另外也可以省去庞杂的沟通与文件作业，例如快速的语音和手势识别也可以简化流程并提
高效率，自然语言处理可以与机器学习相结合，以复制分析事件报告和生成结果的人类决
策过程，或用于资料审查上。
但在导入AI的挑战上也确实不少，例如资安问题、 模型的解释性、置信度和稳健性(AI模
型常常只能看到头尾)、或是核能管制单位能否与时俱为这些新科技提供更即时的标准与
验证服务，都需要一一来克服
除此之外，最近美国国家实验室Argonne Lab也刊出一篇结合AI与核能技术的成功案例，
主要负责人想当难得，是来自台湾清大毕业的Wei Ying Chen博士(下图)，透过AI的导入
，发展以深度学习为基础的MOT算法，团队可以更有效的提取影像素材，分析各式材料
在不同能量条件下的反应，进而找到最适合的反应炉材料设计，对于先进反应炉的开发与
既有反应炉的更新汰换非常有帮助。期待相关的技术在台湾也有机会实现。
至于反核团体问“ 郭台铭 当选要重启核四你可以吗？”
Why not
Photo credit Argonne National Laboratory
10多年前就开始研究引入的技术，先进国家已经开始用AI在管理核电了。
但垃圾绿吱啥都不懂只会鬼扯崩溃而已，也难怪反核的水准都如此低落。。。
※ 引述《LeeSeDol (啧啧...)》之铭言：
: https://youtu.be/Gs4ClUbJOp4?t=4850
: 朱学恒：
: 台湾可以运用AI在什么重要领域做发展？
: 郭台铭：
: 我刚刚就举个例子，
: 我们如果重启核四的话，
: 当然一定要用AI来控制所有的Operation正常的运作
: 让它可以更安全、更有效率，
: 我们要保证到绝对的安全。