A Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT) do Japão está implementando uma tecnologia de previsão de anomalias alimentada por IA, originalmente projetada para redes de telecomunicações, para detectar anomalias em equipamentos experimentais de reatores de fusão em um estágio inicial. Isso potencialmente evitará falhas no equipamento e garantirá uma operação experimental tranquila. O trabalho está

A Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT) do Japão está implementando uma tecnologia de previsão de anomalias alimentada por IA, originalmente projetada para redes de telecomunicações, para detectar anomalias em equipamentos experimentais de reatores de fusão em um estágio inicial. Isso potencialmente evitará falhas no equipamento e garantirá uma operação experimental tranquila.

O trabalho está sendo realizado atualmente em parceria com o projeto de pesquisa Reator Termonuclear Experimental Internacional (ITER).

À medida que o mundo se esforça para alcançar a neutralidade carbónica em resposta a questões ambientais como as alterações climáticas, há uma necessidade crescente de criar novas fontes de energia limpa, e os esforços para o conseguir estão a ganhar impulso.

Em maio de 2020, a NTT assinou um acordo de cooperação estratégica com a Organização ITER para acelerar a criação de tecnologias energéticas ambientais inovadoras e contribuir para a redução do impacto ambiental nos clientes, nas empresas e na sociedade.

Eles se uniram para “Experimentos sobre previsão de anomalias em equipamentos experimentais de reatores de fusão”. O principal objetivo era evitar falhas nos equipamentos e garantir o bom funcionamento dos experimentos de fusão.

A detecção precoce de anomalias nos equipamentos é considerada necessária para evitar tempo de inatividade e o demorado processo de reparo do equipamento, especialmente em um ambiente de alta intensidade e alto volume de radiação de nêutrons ou raios gama.

Tradicionalmente, a detecção de anomalias em equipamentos é baseada em um único valor que excede um limite, o que nem sempre é eficaz. Caso seja detectada alguma anomalia neste momento, o equipamento poderá falhar imediatamente, dificultando a continuidade do experimento devido ao tempo necessário para recuperação.

Para resolver esse problema, a NTT desenvolveu uma tecnologia chamada Deep Anomaly Surveillance (DeAnoS), que usa vários tipos de correlação de dados para prever anomalias futuras em um estágio inicial. Esta abordagem permite a detecção de anomalias numa fase anterior à detecção de dados únicos.

DeAnoS utiliza autoencoders (AE) para fins de detecção precoce de mudanças no estado dos sistemas de TIC. O AE utilizado no DeAnoS é um tipo de aprendizado profundo que permite o aprendizado de estruturas complexas inerentes aos dados. Quando uma anomalia é detectada pelo AE, uma tecnologia que utiliza otimização esparsa pode ser aplicada para estimar qual dimensão de entrada causou o alto grau de anomalia, o que deverá melhorar a eficiência do trabalho de isolamento após a detecção de uma anomalia.

A equipe tem estudado a aplicabilidade do DeAnoS em equipamentos experimentais de reatores de fusão em cooperação com a Organização ITER. O ITER fornece um local para verificar tudo e fornecer feedback sobre os resultados, enquanto o DeAnoS fornece tecnologia de previsão de anomalias para estudar dados e prever problemas no equipamento.

O experimento consiste em duas partes principais: primeiro, eles testam se a tecnologia funciona para diferentes dispositivos além das bombas de circulação e, segundo, estudam dados para prever problemas no equipamento.

Os resultados deste experimento conjunto ajudarão a determinar a viabilidade do uso da tecnologia de previsão de anomalias como ferramenta de manutenção para equipamentos experimentais de reatores de fusão e explorarão a possibilidade de expandir o sistema para sistemas de grande escala, como usinas.

Atualizado em by Shelby Thevenot
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