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[2C02] 原子力発電所の事故時の対応策自動生成のためのフレームワーク
キーワード:強化学習、サロゲートAIモデル、事故時対抗策
原子力施設における核セキュリティや原子力安全を確保するためには、設計基準外事象の対策が必要である。また、原子力産業全体の課題としてデジタル化の遅れが挙げられ、デジタルの導入に取り組む必要がある。本研究では、原子力安全に注目し、深層学習を利用した設計基準外事故の対抗策を自動で生成するフレームワークの構築を目指した。設計基準外事象では、対抗策の明確なマニュアルが存在せず、対抗策の正解データを用意することが難しい。そのため、エージェントが環境内で様々な行動を試行錯誤しながら、最適な行動を選択していく強化学習を採用した。またその際に、プラントシミュレータのサロゲートAIモデルを構築し、そのモデルを利用した。サロゲートAIモデルは計算コストが低いため、強化学習にかかる時間を削減できる。今回は、上記のフレームワークの構築し、事故時の対抗策として適した行動を提案できているか検証した。