Uniós pénzből dolgozó kutatók mesterséges intelligenciát használnak az izotópos technológiával működő orvosi vizsgálatok biztonságosabbá tételére, az atomerőművek karbantartásának racionalizálására, de a földrengések előrejelzésére is, ahogy erről a Horizon, az EU kutatási és innovációs magazinja beszámolt.
Amikor egy kórházban radiológiai vizsgálatot végeznek, mind a beteget, mind a kezelő személyzetet kis mennyiségű sugárzás éri. A gépek mellett dolgozók számára ez azt jelenti, hogy minden nap kis mennyiségű radioaktív sugárzásnak vannak kitéve, ami kismértékben növeli például a rák kockázatát.
Sugárzó izotópok személyre szabva
A legtöbb kórházban naponta több ezer embert ér minimális mennyiségű sugárzás, ezért roppant fontos, hogy a betegek a jó képek elkészítéséhez szükséges minimális dózist kapják.
Gyakran azonban a kórházi sztenderdek nagy demográfiai csoportokra vonatkozó átlagértékeket használnak, így egy alacsony, vékony férfi ugyanolyan dózist kaphat, mint egy hasonló korú, magasabb, nehezebb férfi, ami azt jelenti, hogy az egyik beteg kockázata magasabb, mint a másiké.
Ennek megoldására egy olyan uniós támogatású kutatási kezdeményezés indult SiNfONiA néven, amely tavaly zárult és mesterséges intelligenciát használt a sugárzási dózisok személyre szabásához.
A projekt kutatói átlagértékek helyett komplex modelleket használtak s mesterséges intelligencia határozta meg az egyes betegek számára szükséges minimális dózist. Ha például egy nőnek rák miatt eltávolították a mellét, a modell csökkentette a dózist.
A nukleáris technológiák más területén is segít a mesterséges intelligencia. Az atomerőművek biztonsága terén az uniós pénzből dolgozó El-Peacetolero kutatócsoport mesterséges intelligenciát használt az atomerőművek ellenőrzésének és ezáltal biztonságának javítására. A francia, spanyol és német kutatókból álló kutatócsoport egy optoelektronikai alapú, alacsony fogyasztású, pisztolyhoz hasonló eszközt fejlesztett ki. Ez az eszköz gyorsan felmérheti az illesztésekben, elektromos kábelekben vagy csövekben védő-, tömítő- vagy szigetelő bevonatként használt polimerek állapotát, sőt meg tudja határozni a használt polimer típusát is.
Az atomerőművek polimereit is az MI ellenőrzi
Az ilyen anyagok öregedésének mértékét figyelemmel kell kísérni, de ez kihívást jelent az EU 126 működő atomreaktoránál, mivel ez a típusú ellenőrzés hagyományosan lassú és munkaigényes. Lyukat kell fúrni, mintát kell venni, és azt laboratóriumba kell küldeni, ami után néha hetekbe telik, mire megjönnek az eredmények. Az idő azonban olyan luxus, amellyel a karbantartó csapatok nem rendelkeznek. Az atomerőművek általában csak körülbelül egy hónapra tudnak leállni karbantartás céljából, és minden késedelem növeli a költségeket, egy többlet nap akár egymillió euróba is kerülhet. Ez különösen a leszerelés alatt álló atomerőművek esetében fontos, mivel azok öregek, és néha a kutatók nem tudják pontosan, hogy korábban milyen típusú polimert használtak.
Az új eszköz LED- és lézerfényt lő a célpontra. A visszavert fényből információk nyerhetők, amelyek alapján lehet meghatározni a felhasznált anyag pontos típusát. A mesterséges intelligencia algoritmusai összehasonlítják a visszavert fényt egy sor polimer fényjellemzőivel, így gyorsabb és pontosabb azonosításra van lehetőség, mint korábban.
Radon a mélyből
A Sorbonne Egyetemen irányítják az artEmis nevű, EU-finanszírozású kutatási kezdeményezés mesterséges intelligencia részlegét, amely mesterséges intelligenciát és nukleáris technológiát kombinál a földrengések korai szakaszban történő előrejelzésére.
A meglévő előrejelzési módszerek a talaj mozgását vizsgálják. Ez lehetővé teszi, hogy a földrengéseket órával vagy napokkal a bekövetkezésük előtt előre jelezzék. Ez azonban nem elég. Ahhoz, hogy valóban fel lehessen készülni, hetekkel vagy akár hónapokkal előre kellene előre jelezni őket.
A földrengések akkor következnek be, amikor a Föld tektonikus lemezei elkezdenek elmozdulni, és ilyenkor radon, egy természetesen előforduló radioaktív gáz szabadul fel. A lemezek elmozdulásával, a földrengés bekövetkezte előtt, nagyobb mennyiségű radon szabadul fel, és jut a talajvízbe.
Az artEmis kutatói mélyen a föld alá érzékelőket terveznek elhelyezni, hogy a földrengés bekövetkezte előtt észleljék az ilyen radonszint-emelkedéseket. Itt jöhet jól a mesterséges intelligencia. Míg a nukleáris technológia képes észlelni a radont, a mesterséges intelligencia sokkal hatékonyabban képes átvizsgálni a komplex adatokat, hogy belője, milyen radonszint emelkedés köthető földrengéshez.
Ezeknek a kutatásoknak a mesterséges intelligencia olyan korlátaival is meg kell küzdeniük, mint az átláthatóság hiánya vagy az elfogultság kockázata. Az MI kontextusában az elfogultság az MI-rendszerekbe beépített szisztematikus hibákat vagy előítéleteket jelenti, amelyek miatt azok tisztességtelen, diszkriminatív vagy torz eredményeket hoznak. Egyes mesterséges intelligencia módszerek például nem teszik lehetővé a kutatók számára, hogy megértsék, miért hozott egy algoritmus egy adott döntést – ez pedig kihívást jelent a földrengés-előrejelzés, és problémát az artEmis csapat számára.
Az orvostudományban az adatok ilyen vonatkozású torzítása azonban veszélyes hibákhoz vezethet. Ezért a projekt résztvevői megosztják ismereteiket más kutatókkal, hogy ők is tesztelhessék az adatokat, és segítsenek a lehetséges torzítások kezelésében. Bár nem minden kihívás oldódott meg – az artEmis még nem áll készen olyan érzékelők kifejlesztésére, amelyek mélyen a föld alatt is működnek –, a mesterséges intelligenciát a nukleáris technológiában alkalmazó kutatók munkája azért halad előre.
Az álom, hogy egy-két hónappal a bekövetkezésük előtt megjósolják a földrengéseket, forradalmi változást jelentene és sok életet mentene meg. A remény azonban egyre nagyobb.
