AIトランスフォーマーが原子炉シミュレーションを改善（AI transformers improve nuclear reactor simulations）

米国アルゴンヌ国立研究所（ANL）の研究チームは、Transformer（トランスフォーマー）型AIを活用して原子炉シミュレーションの精度と計算効率を向上させる新手法を開発した。従来の高忠実度シミュレーションは膨大な計算時間を要するため、原子炉の設計や安全解析の迅速化が課題となっていた。研究では、大量のシミュレーションデータを学習したTransformerモデルを用いて、炉心内の中性子束や出力分布など複雑な物理量を高精度に予測し、従来法より高速に解析できることを示した。さらに、このAIモデルは条件が変化した場合にも高い予測性能を維持し、設計最適化やリアルタイム解析、デジタルツインの構築にも応用可能であることが示された。これにより、新型原子炉の設計期間短縮や計算コスト削減、安全性評価の高度化が期待される。研究チームは、AIと物理シミュレーションを融合させることで、次世代原子力技術の開発を加速し、安全かつ効率的な原子炉設計・運用を支援する基盤技術になるとしている。