西屋电气用AI加速核反应堆建设

西屋电气今年早些时候向白宫表示，正在制定一项计划，到2030年建成10台其最先进的AP1000核反应堆，以应对人工智能(AI)和其他来源对美国电网日益增长的需求。这10台反应堆的总功率足以为750万户家庭供电，大致相当于美国五大城市加上几个数据中心的需求。

然而，由于复杂的审批和建设流程，反应堆建设在过去几十年中有所放缓。为了实现这一雄心勃勃的目标，西屋电气与谷歌云合作，利用谷歌和西屋电气（本身就是能源生产AI领域的领导者）的专业模型，开发了一个定制的AI驱动平台，帮助优化和加速反应堆建设。

到目前为止，该平台的早期试点已显示出显著的时间和成本节约，两家公司还在探索如何利用AI帮助提升核能运行和安全性。以下详细介绍。

AI自我赋能

这一合作源于应对日益增长的能源需求与零碳电力供给这一紧迫的全球挑战。西屋电气首席技术官兼研发与创新执行副总裁Lou Martinez Sancho博士将核心理念概括为“AI用能源，AI促能源”。

核能的显著优势在于能以小占地面积提供清洁、可靠的大规模电力。随着美国预计到2040年需要400吉瓦的新增电力（比当前使用量增加32%），传统的建设时间表已不足以满足需求。

AI的基础

西屋电气首席执行官Dan Sumner强调，AI驱动的决策优化对于使核能成为公用事业公司的可行投资以及应对能源紧迫性至关重要。该合作成功的一个主要因素是西屋电气的AI成熟度。

该公司已经建立了自己的专有AI基础设施Hive，专门设计用于满足核能严格的监管和出口管制框架。它还开发了Bertha，一个生成式AI助手，可即时访问西屋电气75年细致的核能知识和文档。谷歌工程师对这家拥有140年历史的公司悄然构建了在严格监管环境中安全部署AI所需的确切基础表示印象深刻。

数据驱动建设

核心AI创新针对建设过程——历史上占反应堆成本的60%。直到最近，施工管理还依赖电子表格和纸质文件，导致延误在数千个相互依赖的任务中蔓延。但借助AI，西屋电气将数十年的文档转化为其优势。

新的AI系统将两家公司的AI模型和预测工具与西屋电气的WNEXUS（其反应堆的3D数字孪生）相结合。当与当前和历史数据结合时，该系统可以预测瓶颈、优化施工任务顺序、调整人员配置水平，并考虑供应链约束等外部因素。

AI作为“技术砖块”

新反应堆建设的优化技术采用“技术砖块方法”构建，Martinez Sancho表示，这意味着其应用范围远超出初始项目。相同的AI工具已被应用于减少许可流程和运行时间。通过找到维护和换料任务的最快路径，AI有助于最大限度地减少反应堆停机时间。

西屋电气将AI视为不仅仅是简单成本优化的工具，而是作为变革催化剂，彻底改变能源行业，并将数十年的文档转化为加速进步的资产。

——本内容由西屋电气媒体关系团队提供。