2024年春の年会

講演情報

一般セッション

III. 核分裂工学 » 305-1 計算科学技術

[3M06-10] 機械学習

2024年3月28日(木) 14:45 〜 16:05 M会場 (21号館4F 21-424)

座長:酒井 幹夫(東大)

15:15 〜 15:30

[3M08] 統計的安全評価における機械学習モデルの適用

(2) 量子回路学習による統計的安全評価値の評価

*木下 郁男1 (1. 原子力安全システム研究所)

キーワード:統計的安全評価、機械学習モデル、量子回路学習、LOCA、RELAP5

本研究では、RELAP5コードによる統計的安全評価に対して、機械学習モデルの適用性を検討している。量子回路学習は、パラメータ付き量子回路の損失関数を最小化するようにパラメータを最適化して学習を行う。ユニタリー変換のみで回路を構成することが正則化として機能し、過学習が抑えられると期待される。本報では、PWRプラントにおける小破断LOCA時高圧注入系不作動事象のアクシデントマネジメント策を対象に、燃料被覆管最高温度の不確かさ解析に量子回路学習を適用し、95%累積確率値の予測精度を検討した。

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