El Departamento de Tecnologías Emergentes de la Gerencia Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (GTIC) de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) está desarrollando sistemas de inteligencia artificial (IA) para automatizar tareas críticas en el sector nuclear. Estas tareas van desde el control de calidad del combustible nuclear hasta el análisis de imágenes utilizadas en un tipo de radioterapia contra el cáncer. Este desarrollo de IA en el sector nuclear está marcando un hito importante.
Actualmente, muchas de estas tareas son realizadas manualmente por investigadores, operadores y técnicos. El desafío radica en crear sistemas informáticos seguros que puedan automatizarlas, y el equipo de Tecnologías Emergentes está utilizando herramientas de inteligencia artificial y blockchain para lograrlo.
Innovaciones en el desarrollo de IA en el sector nuclear
Uno de los desarrollos más prometedores es la aplicación de blockchain para el rastreo y conteo de material nuclear y radiactivo. Este sistema también está siendo adaptado para la gestión de residuos nucleares, generando interés tanto dentro como fuera del país.
Blockchain es conocido por su uso en criptomonedas como Bitcoin. Su característica principal es la trazabilidad y la seguridad de las comunicaciones informáticas. Cada registro es inalterable, lo que permite monitorear el recorrido de un material nuclear dentro de una instalación y la cadena de responsabilidades.
Aprendizaje automático y el desarrollo de IA en el sector nuclear
En el campo de la inteligencia artificial, el Departamento de Tecnologías Emergentes trabaja con sistemas de Aprendizaje Automático o Machine Learning. Un ejemplo es el análisis de imágenes obtenidas a través de autorradiografía neutrónica, utilizada en la Terapia de Captura Neutrónica en Boro (BNCT), un tipo de radioterapia contra el cáncer investigada por la CNEA.
El equipo está entrenando redes neuronales para automatizar el análisis de estas imágenes, lo que permitirá regular la dosis y ajustar los parámetros del tratamiento de manera más precisa y eficiente.
Control de calidad y caracterización de materiales
Otro proyecto clave es la inspección y caracterización de fases en los materiales de los tubos de presión de la central Embalse. Estos tubos son componentes fundamentales de los reactores de potencia de tipo CANDU, y su inspección precisa es crucial para garantizar su seguridad y eficiencia.
El uso de inteligencia artificial permite procesar imágenes de microscopio de manera más rápida y precisa, facilitando el trabajo de los inspectores y mejorando la calidad del análisis.
Automatización del control de calidad del combustible nuclear
La inspección manual de la superficie de los pellets de uranio para control de calidad es otra tarea que podría beneficiarse enormemente de la automatización. Actualmente, un operador debe revisar minuciosamente cada pellet para asegurar que no tenga fallas. Automatizar esta tarea con inteligencia artificial ahorraría tiempo y reduciría el margen de error humano.
El equipo de la CNEA está desarrollando un sistema que utiliza imágenes y técnicas de aprendizaje automático para identificar pellets defectuosos, lo que promete mejorar significativamente la eficiencia del proceso.
Detección de ciberataques en el desarrollo de IA en el sector nuclear
En colaboración con el Departamento de Seguridad Informática de la GTIC, el equipo de Tecnologías Emergentes ha ensayado un sistema de detección y clasificación de ciberataques a la infraestructura de red de la CNEA. Este sistema aplica técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones de accesos inusuales y comportamientos sospechosos.
Estos proyectos posicionan a la CNEA como pionera en el uso de inteligencia artificial en el ámbito nuclear. Además, el equipo colabora con el Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA) en la redacción y corrección de guías sobre el uso seguro de la IA en el ámbito nuclear, que serán presentadas este año en Viena.
