Redazione RHC:17 de novembro de 2025 16:50
No campo tecnológico, a ideia de que o desenvolvimento futuro dos sistemas geradores depende inexoravelmente da expansão da capacidade nuclear está sendo tomada raiz, pressionando os atores do setor a se identificarem estratégias para acelerar a construção de novos reatores.
Nesse sentido, redes neurais foram recentemente integradas à preparação da documentação necessária para o lançamento de novos projetos. Contudo Institutos de pesquisa alertam sobre as possíveis repercussões negativas associadas a essa abordagem.
De acordo com um relatório por AI Now , uma iniciativa da Microsoft e da empresa americana de energia Westinghouse Objetivos Utilizar modelos para agilizar a licenciamento de usinas nucleares. O relatório enfatiza que algoritmos não podem substituir o processo em múltiplas etapas projetado para minimizar riscos e prevenir erros que levem a acidentes graves.
A IA Now enfatiza que Licenciamento não é um simples conjunto de formulários, mas um processo complexo que exige análise, discussão de soluções de projeto e justificativa da confiabilidade futura da instalação . Os autores do relatório enfatizam que Tentar reduzir esse processo a simplesmente gerar documentos pode resultar em algumas etapas de controle sendo tratadas como uma formalidade.
A Microsoft propõe treinar o modelo usando materiais arquivados por agências reguladoras e dados sobre futuros locais de plantas. O algoritmo gerará documentos de design, que serão então revisados pelos funcionários da empresa . O Laboratório Nacional de Idaho já está usando uma abordagem semelhante, esperando utilizar um Rede neural para acelerar a preparação dos materiais de solicitação de licença. O Lloyd’s Register está seguindo uma abordagem semelhante, e Westinghouse está promovendo seu próprio sistema chamado Bertha , prometendo reduzir o tempo de preparação da documentação de meses para minutos.
Especialistas em AI Now considere esse cenário uma ameaça à segurança nuclear. Eles enfatizam que até mesmo Uma pequena imprecisão na versão do software ou nas especificações do equipamento pode levar a conclusões incorretas sobre o comportamento do sistema e desencadear uma reação em cadeia de erros. Eles citam o Ilha Três Milhas de 1979 acidente como exemplo, em que uma combinação de maus funcionamentos e interpretações erradas de leituras levou a um colapso parcial do núcleo. Os autores do relatório acreditam que modelos são propensos a erros sutis, Portanto, o risco de um cenário semelhante se repetir aumenta quando parte do processo de autorização é automatizada.
Além dos riscos técnicos, o Questão de confidencialidade nuclear também é elevado. De acordo com a AI Now, os pedidos das empresas de tecnologia para acesso a conjuntos extensos de dados demonstram um interesse em informações que normalmente não são divulgadas ao público. Essas informações podem facilitar a criação de recursos de uso duplo, portanto o acesso a elas é rigorosamente regulamentado. Os autores do relatório enfatizam que Transferir esses dados para serviços em nuvem representa ameaças adicionais.
O contexto político é particularmente preocupante. A administração dos EUA promove a reforma regulatória, buscando reduzir os tempos de revisão dos projetos. Representantes do Comissão Reguladora Nuclear já alertaram o Congresso de que decisões e reduções de pessoal podem comprometer as capacidades de supervisão da segurança. Ao mesmo tempo, a Casa Branca está vinculando o desenvolvimento de infraestrutura nuclear à necessidade de fontes de energia de alta densidade provenientes da IA, considerando a construção acelerada de reatores um imperativo de segurança nacional.
A indústria nuclear, no entanto, tem uma perspectiva diferente. Alguns analistas acreditam que O uso cuidadoso de algoritmos para sistematizar grandes volumes de documentos pode melhorar a eficiência e facilitar o trabalho dos reguladores. No entanto, até mesmo defensores dessas tecnologias enfatizam que a automação não pode substituir a supervisão humana e que Confiar cegamente nas conclusões dos modelos representa uma ameaça para a indústria , onde erros têm consequências irreversíveis.
Os autores do relatório da AI Now concluem com um alerta: tentar submeter o design nuclear à lógica de uma raça de IA e reduzir o nível de supervisão para acelerar o processo poderia minar a confiança na tecnologia nuclear e, simultaneamente, aumentar os riscos de proliferação dos dados necessários para criar recursos de uso duplo.
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