본 논문은 원자력 발전소(NPP)의 안전성, 효율성 및 환경 모니터링을 향상시키기 위해 개발된 Optimus-Q 로봇에 대해 소개한다. Optimus-Q 로봇은 적응 학습 기술과 안전한 양자 통신을 활용하여 공기 질을 자율적으로 모니터링하고 오염을 감지하도록 설계되었다. 고급 적외선 센서를 장착하여 이산화탄소(CO$_2$), 일산화탄소(CO), 메탄(CH$_4$)을 포함한 유해 가스 배출을 예측하기 위해 실시간 환경 데이터를 지속적으로 스트리밍한다. 연합 학습 방식을 활용하여 여러 NPP의 다른 시스템과 협력하여 데이터 프라이버시를 손상시키지 않으면서 예측 능력을 향상시킨다. 또한, 양자 암호 키 분배(QKD)를 구현하여 민감한 운영 정보를 안전하게 전송한다. 체계적인 탐색 패턴과 기계 학습 알고리즘을 결합하여 지정된 영역을 효율적으로 커버하여 오염 모니터링 프로세스를 최적화한다. 시뮬레이션 및 실제 실험을 통해 원자력 시설의 운영 안전성 및 대응력을 향상시키는 Optimus-Q 로봇의 효과를 입증한다.
