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Explorando las capacidades de los modelos de lenguaje de gran tamaño de Frontier para la investigación en energía nuclear

Created by
  • Haebom

Autor

Ahmed Almeldein, Mohammed Alnaggar, Rick Archibald, Tom Beck, Arpan Biswas, Rike Bostelmann, Wes Brewer, Chris Bryan, Christopher Calle, Cihangir Celik, Rajni Chahal, Jong Youl Choi, Arindam Chowdhury, Mark Cianciosa, Franklin Curtis, Gregory Davidson, Sebastian De Pascuale, Lisa Fassino, Ana Gainaru, Yashika Ghai, Luke Gibson, Qian Gong, Christopher Greulich, Scott Greenwood, Cory Hauck, Ehab Hassan, Rinkle Juneja, Soyoung Kang, Scott Klasky, Atul Kumar, Vineet Kumar, Paul Laiu, Calvin Lear, Yan-Ru Lin, Jono McConnell, Furkan Oz, Rishi Pillai, Anant Raj, Pradeep Ramuhalli, Marie Romedenne, Samantha Sabatino, Jose Salcedo- Perez, Nathan D. See, Arpan Sircar, Punam Thankur, Tim Younkin, Xiao-Ying Yu, Prashant Jain, Tom Evans, Prasanna Balaprakash

Describir

El taller de IA para Energía Nuclear en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge evaluó el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para acelerar la investigación en fusión y fisión. Catorce equipos interdisciplinarios dedicaron una jornada a explorar diversos retos de la ciencia nuclear utilizando modelos de IA como ChatGPT, Gemini y Claude. Las aplicaciones abarcaron desde el desarrollo de modelos fundamentales para el control de reactores de fusión hasta la automatización de simulaciones de Monte Carlo, la predicción de la degradación de materiales y el diseño de programas experimentales para reactores avanzados. Los equipos utilizaron un flujo de trabajo estructurado que combinó ingeniería rápida, capacidades de investigación exhaustiva y refinamiento iterativo para generar hipótesis, código de prototipos y estrategias de investigación. Los resultados clave demuestran que los LLM destacan en la exploración inicial, la síntesis de literatura y el diseño de flujos de trabajo, identificando con éxito lagunas de investigación y generando marcos experimentales válidos. Sin embargo, se identificaron limitaciones significativas, como la necesidad de generación de código avanzado para el diseño, modelado y simulación de nuevos materiales, y detalles específicos del dominio que requieren validación experta. Los resultados exitosos fueron el resultado de una ingeniería rápida impulsada por expertos y de considerar la IA como una herramienta complementaria a los métodos físicos, en lugar de como un sustituto. Este taller confirmó el potencial de la IA para acelerar la investigación en energía nuclear mediante la iteración rápida y la síntesis interdisciplinaria, pero también destacó la necesidad de conjuntos de datos específicos para la energía nuclear, la automatización del flujo de trabajo y el desarrollo de modelos especializados. Estos resultados proporcionan una hoja de ruta para la integración de herramientas de IA en los flujos de trabajo de la ciencia nuclear, con el fin de acortar el ciclo de desarrollo para lograr sistemas de energía nuclear más seguros y eficientes, manteniendo al mismo tiempo rigurosos estándares científicos.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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El LLM es eficaz para explorar las primeras etapas de la investigación sobre energía nuclear, realizar revisiones de literatura y diseñar flujos de trabajo.
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La IA se puede utilizar para identificar lagunas en la investigación y crear marcos experimentales.
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La IA tiene el potencial de acortar los ciclos de desarrollo y aumentar la eficiencia en la investigación sobre energía nuclear.
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La ingeniería rápida dirigida por expertos y el uso apropiado de la IA son importantes.
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Limitations:
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Diseñar nuevos materiales y generar códigos avanzados es un desafío.
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Los detalles específicos del dominio requieren verificación por parte de un experto.
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Se requieren conjuntos de datos específicos sobre energía nuclear, automatización del flujo de trabajo y desarrollo de modelos especializados.
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