論文の概要: An AI-Driven Thermal-Fluid Testbed for Advanced Small Modular Reactors: Integration of Digital Twin and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06399v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 21:07:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.391215
• Title: An AI-Driven Thermal-Fluid Testbed for Advanced Small Modular Reactors: Integration of Digital Twin and Large Language Models
• Title（参考訳）: 高度小型モジュール型原子炉のためのAI駆動熱流体テストベッド:デジタル双対モデルと大規模言語モデルの統合
• Authors: Doyeong Lim, Yang Liu, Zavier Ndum Ndum, Christian Young, Yassin Hassan,
• Abstract要約: 本稿では,小型モジュールリアクタ技術の進歩を目的とした多目的人工知能(AI)駆動型熱流体テストベッドを提案する。 このプラットフォームは、多用途の3ループ熱流体施設と、リアルタイム予測、制御、運用支援のための高忠実なデジタルツインと高度なAIフレームワークを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.30384648708148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a multipurpose artificial intelligence (AI)-driven thermal-fluid testbed designed to advance Small Modular Reactor technologies by seamlessly integrating physical experimentation with advanced computational intelligence. The platform uniquely combines a versatile three-loop thermal-fluid facility with a high-fidelity digital twin and sophisticated AI frameworks for real-time prediction, control, and operational assistance. Methodologically, the testbed's digital twin, built upon the System Analysis Module code, is coupled with a Gated Recurrent Unit (GRU) neural network. This machine learning model, trained on experimental data, enables faster-than-real-time simulation, providing predictive insights into the system's dynamic behavior. The practical application of this AI integration is showcased through case studies. An AI-driven control framework where the GRU model accurately forecasts future system states and the corresponding control actions required to meet operational demands. Furthermore, an intelligent assistant, powered by a large language model, translates complex sensor data and simulation outputs into natural language, offering operators actionable analysis and safety recommendations. Comprehensive validation against experimental transients confirms the platform's high fidelity, with the GRU model achieving a temperature prediction root mean square error of 1.42 K. This work establishes an integrated research environment at the intersection of AI and thermal-fluid science, showcasing how AI-driven methodologies in modeling, control, and operator support can accelerate the innovation and deployment of next-generation nuclear systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多目的人工知能(AI)駆動型熱流体テストベッドについて,計算機知能と物理実験をシームレスに統合することにより,小型モジュールリアクタ技術の進歩を図った。 このプラットフォームは、多目的な3ループ熱流体施設と、リアルタイム予測、制御、運用支援のための高忠実なデジタルツインと高度なAIフレームワークを一体化している。 方法論的には、システム分析モジュールのコードに基づいて構築されたテストベッドのデジタルツインは、GRU(Gated Recurrent Unit)ニューラルネットワークと結合される。 この機械学習モデルは、実験データに基づいてトレーニングされ、より高速なリアルタイムシミュレーションを可能にし、システムの動的振る舞いに関する予測的な洞察を提供する。 このAI統合の実践的応用はケーススタディを通じて紹介される。 GRUモデルが将来のシステム状態と、運用要求を満たすために必要な対応するコントロールアクションを正確に予測する、AI駆動の制御フレームワーク。 さらに、大きな言語モデルによって駆動されるインテリジェントアシスタントは、複雑なセンサーデータとシミュレーション出力を自然言語に変換し、オペレーターが実行可能な分析と安全性の推奨を提供する。 この研究は、AIと熱流体科学の交点における統合研究環境を確立し、次世代核システムの革新と展開をいかに加速させるかを示すものである。

関連論文リスト

• ICODE: Modeling Dynamical Systems with Extrinsic Input Information [14.521146920900316]
  本稿では,モデルの学習過程に,正確なリアルタイム入力情報を組み込んだEmphInput Concomitant Neural ODE(ICODE)を紹介する。 いくつかの代表的実動力学の実験を通して本手法を検証する。 この研究は、明示的な外部入力情報で物理的システムを理解するための貴重なニューラルネットワークODEモデルのクラスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T07:57:59Z)
• Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [85.89660065887956]
  Neural Operatorsとして知られるAIフレームワークは、継続的ドメインで定義された関数間のマッピングを学習するための原則的なフレームワークを提供する。 ニューラルオペレータは、計算流体力学、天気予報、物質モデリングなど、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T00:12:07Z)
• Real-time Neural-MPC: Deep Learning Model Predictive Control for Quadrotors and Agile Robotic Platforms [59.03426963238452]
  モデル予測制御パイプライン内の動的モデルとして,大規模で複雑なニューラルネットワークアーキテクチャを効率的に統合するフレームワークであるReal-time Neural MPCを提案する。 ニューラルネットワークを使わずに、最先端のMPCアプローチと比較して、位置追跡誤差を最大82%削減することで、実世界の問題に対する我々のフレームワークの実現可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T09:38:15Z)
• KNODE-MPC: A Knowledge-based Data-driven Predictive Control Framework for Aerial Robots [5.897728689802829]
  我々は、知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)というディープラーニングツールを用いて、第一原理から得られたモデルを拡張する。 得られたハイブリッドモデルは、名目上の第一原理モデルと、シミュレーションまたは実世界の実験データから学習したニューラルネットワークの両方を含む。 閉ループ性能を改善するため、ハイブリッドモデルはKNODE-MPCとして知られる新しいMPCフレームワークに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T12:09:18Z)
• A Sequential Modelling Approach for Indoor Temperature Prediction and Heating Control in Smart Buildings [4.759925918369102]
  本稿では,室内温度の予測にデータ駆動統計手法を逐次適用するための学習ベースフレームワークを提案する。 実験では、モデリングアプローチと制御アルゴリズムの有効性を実証し、スマートビルディングアプリケーションにおける混合データ駆動アプローチの有望な可能性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T13:20:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。