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人工智能赋能核科技发展:人工智能在中国原子能科学研究院的应用现状与前景展望
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作者 杨红义 吕兆福 +14 位作者 郭冰 宋青 朱庆福 于婷 安世忠 任丽霞 郑安然 张英逊 高继宁 商澄铭 黄鹏 王文 余华金 夏芸 伍险峰 《原子能科学技术》 2025年第9期1757-1769,共13页
本文旨在系统梳理人工智能(AI)技术在中国原子能科学研究院(简称原子能院)各研究领域的应用现状,精准识别当前存在的应用空白、技术瓶颈与数据壁垒,并基于此科学制定原子能院未来AI研发路线图。通过全面调研与分析,聚焦原子能院在核物... 本文旨在系统梳理人工智能(AI)技术在中国原子能科学研究院(简称原子能院)各研究领域的应用现状,精准识别当前存在的应用空白、技术瓶颈与数据壁垒,并基于此科学制定原子能院未来AI研发路线图。通过全面调研与分析,聚焦原子能院在核物理、核化学与放射化学、反应堆工程、核安全、核技术应用等核心领域的AI应用实践,总结代表性成果,深入剖析AI与核科技创新链、产业链融合不足的深层次原因,评估高质量数据缺口、模型可靠性验证需求、算力与网络设施短板等关键制约因素。研究表明,原子能院已积极布局AI应用,建成超算设施支撑数字化研发,并在多个方向取得突破性成果。然而,存在的显著挑战为:AI产业链与核领域双链融合不深;高质量核领域训练数据在规模、质量及共享机制上存在瓶颈;现有大模型可解释性不足,其在核领域关键场景的准确性、鲁棒性、安全性亟需大量严格验证;算力资源与国际先进水平有差距,传统科学装置智能化升级需求迫切,现有网络设施难以满足未来数据治理与模型训练需求。为应对挑战并把握机遇,原子能院未.来将重点推进构建核智融合创新体系,健全数据治理与建设平台,建立核领域基础模型平台,打造核科技综合研究平台。 展开更多
关键词 原子能院 人工智能 核能技术 智能装备 数据治理 模型可靠性 核智融合
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