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Idaho国家实验室新上线名为Teton的高性能超级计算机，计算能力达每秒20.8千万亿次，位居全球第85位。该CPU专用系统专门针对核反应堆设计的建模与仿真代码优化，可将计算时间从数天缩短至数小时。Teton将缓解实验室计算资源供不应求的状况，加速先进反应堆研发进程，为核材料和技术开发提供更强计算支持。

普林斯顿等离子体物理实验室主导STELLAR-AI项目，利用AI和高性能计算加速聚变能研究。该项目连接计算资源与实验装置如NSTX-U，实现实时数据分析。研究内容包括创建数字孪生、优化stellarator设计等，涉及CPU、GPU、QPU综合计算系统。合作伙伴包括国家实验室、大学和科技公司，旨在通过AI与聚变科学的数字融合平台推进聚变能商业化。

麻省理工学院团队通过高性能计算仿真验证了CrunchODiTi模型与Mont Terri实验数据高度吻合，改善了核废物长期安全性的预测能力。研究聚焦水泥和粘土界面行为，对地质储存库设计具有重要指导意义，未来或拓展至机器学习模型开发。

麻省理工学院等机构的研究表明，新型高性能计算软件模拟的地下核废料相互作用与瑞士Mont Terri实验数据高度吻合。研究通过结合静电效应建模，解决了水泥-黏土屏障中核素迁移的长期挑战。该成果有望提升核废料地下处置的安全性评估，为全球核能发展提供关键技术支持。

研究开发的高性能计算软件CrunchODiTi成功模拟了放射性废物与地下材料的相互作用，实验数据与模型吻合。该成果基于瑞士Mont Terri项目的长期研究，为核废料地质储存库的安全性评估提供了新工具。研究有望提升政策制定者和公众对核废料长期处置安全性的信心。

Idaho美国国家实验室（INL）与AWS合作，利用AI技术加速核能研发，开发自主控制系统和小型模块化反应堆数字孪生，旨在提升安全性、降低成本，并推动美国核能技术的发展。

美国政府为核反应堆设计审批设定18个月期限，能源部联合科技公司开发AI工具以加速流程。ORNL与Atomic Canyon合作利用超级计算机和AI简化许可证审批，INL则与微软和亚马逊合作开发数字孪生技术和云计算解决方案，以降低核设施建设成本并加速部署。

美国Oak Ridge国家实验室与Atomic Canyon公司签署谅解备忘录，利用人工智能和高性能计算加速核电站许可证审批流程，提高效率和安全性。ORNL的超级计算机支持开发了专为核能行业设计的FERMI模型，该模型能够智能搜索技术文档并简化法规合规流程。双方的合作旨在推动核能行业的技术创新，满足日益增长的能源需求。

该倡议利用高性能计算和人工智能技术加速核电站许可证审查，提升审批效率和安全标准。ORNL与美国核管会及Atomic Canyon合作，开发新一代仿真与AI工具，推动核能技术发展并加速相关数据解析。Atomic Canyon的AI平台通过训练NREC数据库内容，提升了核能文档处理能力。

麻省理工学院与多机构合作，开发出新型高性能计算软件CrunchODiTi，模拟放射性核素在深层地质构造中的行为，为核废料地下处置提供科学依据。实验结果与模拟数据高度吻合，有望提升核废料长期处置的安全性与可信度。