Тематики

Реакторы поколения IV — набор конструкций ядерных реакторов, которые в настоящее время исследуются на предмет коммерческого применения Международным форумом поколения I. Целью проектов является повышение безопасности, устойчивости, эффективности и снижение стоимости. Наиболее развитая конструкция реактора поколения IV — натриевый реактор на быстрых нейтронах — за последние годы получила наибольшую долю финансирования, в результате чего был построен ряд демонстрационных установок. Главная цель проекта — разработка устойчивого замкнутого топливного цикла. Реактор с расплавом солей, менее развитая технология, считается потенциально обладающим наибольшей пассивной безопасностью из шести моделей[2][3]. Конструкции высокотемпературных газовых реакторов работают при гораздо более высоких температурах. Это позволяет проводить высокотемпературный электролиз или серно-йодный цикл для эффективного производства водорода в качестве углеродно-нейтрального топлива. Согласно графику, составленному Всемирной ядерной ассоциацией, реакторы поколения IV могут войти в коммерческую эксплуатацию в период с 2020 по 2030 год. Однако по состоянию на 2021 год ни один из проектов поколения IV не продвинулся значительно дальше стадии проектирования, а некоторые из них были заброшены. В настоящее время большинство находящихся в эксплуатации реакторов во всем мире относятся к реакторам поколения II, поскольку подавляющее большинство систем первого поколения были выведены из эксплуатации, а число реакторов поколения III по состоянию на 2021 год незначительно. Реакторы поколения V пока представляют собой только теоретические концепции, неосуществимые в краткосрочной перспективе, что приводит к ограниченному финансированию НИОКР.

Я́дерная фи́зика — раздел физики, изучающий структуру и свойства атомных ядер, а также их столкновения (ядерные реакции).

Измене́ние кли́мата — колебания климата Земли в целом или отдельных её регионов с течением времени, выражающиеся в статистически достоверных отклонениях параметров погоды от многолетних значений за период времени от десятилетий до миллионов лет.

Квантовая технология - область физики, в которой используются специфические особенности квантовой механики, прежде всего квантовая запутанность. Цель квантовой технологии состоит в том, чтобы создать системы и устройства, основанные на квантовых принципах, к которым обычно относят следующие: Дискретность (квантованность) уровней энергии (квантово-размерный эффект, квантовый эффект Холла) Принцип неопределённости Гейзенберга Квантовая суперпозиция чистых состояний систем Квантовое туннелирование через потенциальные барьеры Квантовую сцепленность состояний К возможным практическим реализациям относят квантовые вычисления и квантовый компьютер, квантовую криптографию, квантовую телепортацию, квантовую метрологию, квантовые сенсоры и квантовые изображения.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем и алгоритмов, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. К таким задачам относятся обучение, рассуждение, распознавание образов, понимание естественного языка, решение проблем и творчество. Простыми словами, ИИ стремится наделить машины способностью мыслить, анализировать и принимать решения подобно человеку (или даже лучше). Нейросети (нейронные сети) — это один из ключевых методов реализации искусственного интеллекта, вдохновлённый устройством биологического мозга. Они представляют собой математические модели, состоящие из множества связанных между собой простых элементов — искусственных нейронов. Если ИИ — это общая цель («умная машина»), то нейросети — это один из самых мощных инструментов для её достижения. 1. Искусственный интеллект: широкая картина ИИ — это огромная область, которая включает в себя множество подходов: Символический ИИ (классический): Основан на манипуляции символами и логических правилах (экспертные системы). Хорошо работал в чётко определённых областях, но плохо справлялся с неструктурированными данными (изображения, речь). Машинное обучение: Подход, при котором система не программируется жёсткими правилами, а обучается на примерах. Алгоритмы сами находят закономерности в данных. Это основа современного ИИ. Глубокое обучение (Deep Learning): Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейросети. Именно благодаря глубокому обучению произошёл прорыв в последние годы (распознавание лиц, автопилоты, ChatGPT). 2. Нейросети: устройство и принцип работы Аналогия с мозгом Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединены связями, подобно синапсам в мозге. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передаёт дальше. Типовая структура Чаще всего используется многослойная нейросеть прямого распространения: Входной слой: Принимает исходные данные (пиксели изображения, слова текста, числовые характеристики). Скрытые слои: Один или несколько промежуточных слоёв, где происходит основная обработка. Чем больше слоёв, тем «глубже» сеть. Каждый слой извлекает всё более абстрактные признаки (например, сначала края, потом формы, потом объекты). Выходной слой: Выдаёт результат (например, вероятность того, что на фото кошка или собака). Как нейросеть обучается Обучение — это процесс настройки весов связей между нейронами. Самый распространённый метод — обратное распространение ошибки: Нейросети показывают множество примеров с правильными ответами. Она делает предсказание, сравнивает его с правильным ответом и вычисляет ошибку. Затем ошибка «распространяется обратно» по слоям, и веса корректируются так, чтобы в следующий раз ответ был ближе к правильному. Процесс повторяется миллионы раз на огромных наборах данных. 3. Связь между ИИ и нейросетями Можно провести аналогию: Искусственный интеллект — это наука о создании умных машин (цель). Нейросети — это один из методов достижения этой цели (инструмент), подобно тому как алгебра — метод решения математических задач. В последнее десятилетие именно нейросети (особенно глубокие) стали доминирующим подходом в ИИ, потому что они показали невероятную эффективность в задачах, где традиционные алгоритмы пасовали: компьютерное зрение, обработка естественного языка, игры (AlphaGo), генерация изображений (DALL-E, Midjourney). 4. Примеры применения ИИ и нейросетей сегодня Распознавание и генерация изображений: Найти лицо в толпе, автоматическое описание фото, создание фотореалистичных картинок по текстовому описанию (это делают генеративно-состязательные сети и диффузионные модели). Обработка естественного языка (NLP): Машинный перевод (Google Translate), голосовые помощники (Siri, Алиса), чат-боты (ChatGPT), анализ тональности текста. Медицина: Диагностика заболеваний по рентгеновским снимкам, МРТ, поиск новых лекарств. Автономные системы: Беспилотные автомобили, дроны, роботы-пылесосы. Финансы: Обнаружение мошеннических транзакций, алгоритмическая торговля. Рекомендательные системы: То, что предлагает вам следующее видео на YouTube или товар на Amazon. 5. Краткие итоги Искусственный интеллект — это общая концепция создания интеллектуальных машин. Нейросети — это математические модели, вдохновлённые мозгом, которые являются мощнейшим инструментом для реализации ИИ. Глубокое обучение — это современный этап развития нейросетей, когда они имеют много слоёв и способны обучаться на гигантских объёмах данных, достигая человеческого или сверхчеловеческого уровня во многих задачах. Сегодня мы являемся свидетелями революции, вызванной успехами нейросетей. Они проникают во все сферы жизни, меняя способы работы, творчества и взаимодействия с информацией.

Реализуемый Госкорпорацией «Росатом» проект «Прорыв» нацелен на достижение нового качества ядерной энергетики, разработку, создание и промышленную реализацию замкнутого ядерного топливного цикла (ЗЯТЦ) на базе реакторов на быстрых нейтронах, развивающих крупномасштабную ядерную энергетику. Цель работы в рамках проектного направления «Прорыв» – создание ядерно-энергетических комплексов, включающих в себя АЭС, производства по регенерации (переработке) и рефабрикации ядерного топлива, подготовке всех видов РАО к окончательному удалению из технологического цикла для крупномасштабной ядерной энергетики, отвечающих базовым требованиям: Исключение аварий на АЭС, требующих эвакуации, а тем более отселения населения; Обеспечение конкурентоспособности ядерной энергетики в сравнении с альтернативной генерацией, в первую очередь, с парогазовыми установками, но также и солнечными и ветровыми станциями при учёте всех затрат топливных циклов (на основе сравнительного анализа LCOE); Формирование ЗЯТЦ для полного использования энергетического потенциала природного уранового сырья; Последовательное приближение к радиационно-эквивалентному (по отношению к природному сырью) захоронению РАО; Технологическое укрепление режима нераспространения (последовательный отказ от обогащения урана для ядерной энергетики, наработки оружейного плутония в бланкете и выделения при переработке ОЯТ, сокращение транспортировки ядерных материалов).

Политика — общее руководство для действий и принятия решений, которое облегчает достижение целей. Политика направляет действие на достижение цели или выполнение задачи. Путём установления направлений, которым нужно следовать, она объясняет, каким образом должны быть достигнуты цели. Политика оставляет свободу действий

Хими́ческая технология — наука о наиболее экономичных и экологически обоснованных методах химической переработки сырых природных материалов в предметы потребления и средства производства. Процессы химической технологии включают химическую переработку сырья, основанную на сложных по своей природе химических и физико-химических явлениях. Неорганическая химическая технология включает переработку минерального сырья (кроме металлических руд), получение кислот, щелочей, минеральных удобрений. Органическая химическая технология — переработку нефти, угля, природного газа и других горючих ископаемых, получение синтетических полимеров, красителей, лекарственных средств и других веществ.

Аддитивные технологии производства позволяют изготавливать любое изделие послойно на основе компьютерной 3D-модели. Такой процесс создания объекта также называют «выращиванием» из-за постепенности изготовления. Если при традиционном производстве в начале мы имеем заготовку, от которой оптом отсекаем все лишнее, либо деформируем ее, то в случае с аддитивными технологиями из ничего (а точнее, из аморфного расходного материала) выстраивается новое изделие. В зависимости от технологии, объект может строиться снизу-вверх или наоборот, получать различные свойства

Ла́зер — это устройство, преобразующее энергию накачки (световую, электрическую, тепловую, химическую и др.) в энергию когерентного, монохроматического, поляризованного и узконаправленного потока излучения.