در دهه‌های اخیر، انرژی هسته‌ای از جایگاهی فراتر از تولید برق برخوردار شده و به‌عنوان ابزاری بالقوه برای تأمین انرژی سیستم‌های پیچیده از جمله کامپیوترها مطرح گردیده است. امروزه، بهره‌گیری از فناوری‌های هسته‌ای در توسعه زیرساخت‌های پردازشی، به‌ویژه در محیط‌های پرتقاضا همچون مراکز داده و سامانه‌های پیشرفته هوش مصنوعی، به یکی از مباحث کلیدی تبدیل شده است. این مقاله با بررسی قابلیت‌ها و چالش‌های استفاده از انرژی هسته‌ای در صنعت کامپیوتر، نقش آن در تأمین انرژی اجزای سخت‌افزاری، سیستم‌های خنک‌سازی، امنیت داده‌ها و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کند. همچنین، به پیوند بین علوم هسته‌ای و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرداخته شده و سناریوهایی برای آینده این همگرایی فناورانه پیشنهاد می‌گردد.
در عصر دیجیتال، تقاضا برای قدرت محاسباتی بیشتر به طرز بی‌سابقه‌ای افزایش یافته است. ابررایانه‌ها، مدل‌های یادگیری عمیق و کاربردهای کلان‌داده (Big Data) نیازمند زیرساخت‌های انرژی پایدار، قابل اتکا و ایمن هستند. در این راستا، انرژی هسته‌ای به‌عنوان یک منبع انرژی قدرتمند و پایدار، مورد توجه محققان حوزه‌های مختلف از جمله فناوری اطلاعات قرار گرفته است. ترکیب این نوع انرژی با فناوری‌هایی مانند تراشه‌های پیشرفته، سیستم‌های ذخیره‌سازی اطلاعات و هوش مصنوعی می‌تواند چشم‌انداز جدیدی در معماری رایانه‌ها و شیوه پردازش اطلاعات ایجاد کند.
انرژی هسته‌ای و فناوری اطلاعات
انرژی هسته‌ای، انرژی آزادشده از واکنش‌های شکافت یا همجوشی هسته‌ای است که در آن هسته‌های اتمی با نیروی بسیار زیاد شکسته یا به هم می‌پیوندند. این فرایندها قادر به تولید مقادیر عظیمی از انرژی در واحد حجم بسیار کوچک هستند، به گونه‌ای که این انرژی می‌تواند به‌عنوان منبع برق بسیار کارآمد و پایدار مورد استفاده قرار گیرد.
در دنیای فناوری اطلاعات، این انرژی به چند روش کاربردی تبدیل شده است. نخست، تأمین برق مراکز داده بزرگ و زیرساخت‌های محاسباتی است که نیازمند منابع انرژی مطمئن و پایدار هستند و هرگونه قطعی یا ناپایداری در شبکه برق می‌تواند خسارات مالی و عملیاتی زیادی به همراه داشته باشد.
دوم، فناوری هسته‌ای امکان تولید قطعات مقاوم در برابر تابش را فراهم کرده است؛ این قطعات در سخت‌افزارهای پرکاربرد در محیط‌های پرتوزا، فضا و نیروگاه‌های هسته‌ای ضروری هستند.
انرژی هسته‌ای، انرژی آزادشده از واکنش‌های شکافت یا همجوشی هسته‌ای است که در آن هسته‌های اتمی با نیروی بسیار زیاد شکسته یا به هم می‌پیوندند.
به طور خاص، فناوری‌های نوین مانند رآکتورهای کوچک و قابل حمل (SMR) امکان پیاده‌سازی سیستم‌های تولید انرژی در مقیاس کوچک‌تر و در نزدیکی مراکز داده را فراهم کرده‌اند که منجر به کاهش انتقال انرژی و افزایش بهره‌وری می‌شود. این فناوری‌ها با قابلیت‌های ایمنی بالا و هزینه‌های عملیاتی پایین، تحول بزرگی در صنعت انرژی به وجود آورده‌اند.
مراکز داده مبتنی بر انرژی هسته‌ای
امروزه مراکز داده‌ها به‌عنوان قلب تپنده اکوسیستم دیجیتال شناخته می‌شوند و نیاز به تامین انرژی پایدار و قابل اطمینان دارند. مصرف انرژی در مراکز داده‌های بزرگ به اندازه‌ای است که می‌تواند معادل مصرف برق یک شهر کوچک باشد. در نتیجه، بهره‌گیری از منابع انرژی پاک و پایدار، به یک ضرورت تبدیل شده است.
استفاده از راکتورهای کوچک هسته‌ای در این مراکز داده، می‌تواند کاهش چشمگیری در انتشار گازهای گلخانه‌ای ایجاد کند. این مراکز در مناطقی که دسترسی به شبکه برق پایدار ندارند یا در شرایط آب و هوایی دشوار قرار دارند، از طریق این فناوری امکان ادامه عملیات بدون وقفه را خواهند داشت.
امروزه مراکز داده‌ها به‌عنوان قلب تپنده اکوسیستم دیجیتال شناخته می‌شوند و نیاز به تامین انرژی پایدار و قابل اطمینان دارند.
شرکت‌های بزرگ فناوری مانند مایکروسافت، گوگل و آمازون در حال بررسی و اجرای پروژه‌های آزمایشی برای ادغام فناوری هسته‌ای با زیرساخت‌های مراکز داده خود هستند. این پروژه‌ها، بر کاهش هزینه‌های عملیاتی، افزایش پایداری زیست‌محیطی و قابلیت بازیابی سریع سیستم‌ها در صورت بروز اختلال تمرکز دارند.
علاوه بر این، مراکز داده هسته‌ای می‌توانند از نظر امنیت انرژی بسیار قوی‌تر عمل کنند، چرا که وابستگی به منابع انرژی متغیر و نامطمئن کاهش یافته و کنترل مستقیم بر فرآیند تولید انرژی امکان‌پذیر می‌شود.
خنک‌سازی پیشرفته با کمک فناوری هسته‌ای
پردازش‌های پیچیده در ابررایانه‌ها و مراکز داده باعث تولید حرارت زیاد می‌شود که اگر به درستی مدیریت نشود، باعث افت عملکرد و حتی خرابی قطعات می‌شود. به همین دلیل، سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته یکی از اجزای حیاتی در طراحی مراکز داده و سخت‌افزارهای پردازشی محسوب می‌شوند.
در این زمینه، فناوری هسته‌ای با ارائه روش‌های نوین خنک‌سازی، نقش کلیدی ایفا کرده است. به عنوان مثال، سیکل‌های حرارتی پیشرفته مبتنی بر انرژی هسته‌ای، مانند سیکل بریتون (Brayton) یا رانکین(Rankine)، از فرآیندهای ترموالکتریک برای بازیابی و انتقال حرارت استفاده می‌کنند که می‌تواند بازدهی سیستم‌های خنک‌کننده را به شدت افزایش دهد.
همچنین در برخی از سیستم‌های آزمایشی، از منابع گرمای هسته‌ای برای تأمین انرژی سیکل‌های خنک‌کننده بهره‌برداری می‌شود که ضمن کاهش مصرف برق، امکان ایجاد سیستم‌های خنک‌کننده خودپایدار را فراهم می‌آورد. این سیستم‌ها خصوصاً برای کاربردهای لبه فناوری (Edge computing) و سامانه‌هایی که در محیط‌های سخت و بسته فعالیت می‌کنند، بسیار مناسب هستند.
این نوع خنک‌کننده‌ها علاوه بر افزایش عمر تجهیزات، موجب کاهش هزینه‌های عملیاتی و انرژی می‌شوند که برای شرکت‌های بزرگی که میلیون‌ها دلار صرف مدیریت حرارت در مراکز داده خود می‌کنند، اهمیت بسیار زیادی دارد.
ایمنی سایبری و داده‌ها در محیط‌های هسته‌ای
امنیت داده‌ها در فضای فناوری اطلاعات یکی از مهم‌ترین چالش‌هاست و در محیط‌های مرتبط با انرژی هسته‌ای این اهمیت چند برابر می‌شود. سیستم‌های هسته‌ای به دلیل ماهیت حساس و خطرناک خود، از پیشرفته‌ترین سامانه‌های امنیتی، کنترل دسترسی و نظارت مداوم برخوردارند.
با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این سیستم‌ها قادر به شناسایی تهدیدات سایبری، حملات احتمالی و ناهنجاری‌های عملکردی به صورت زودهنگام هستند. به طور خاص، ترکیب فناوری‌های رمزنگاری کوانتومی با سامانه‌های هسته‌ای می‌تواند امنیت ارتباطات داده‌ای را در برابر حملات سایبری افزایش دهد.
از سوی دیگر، سیستم‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها، دوربین‌ها و دستگاه‌های تشخیص پرتو هستند که می‌تواند به مدیریت بهینه و پاسخ سریع در مواقع اضطراری منجر شود.
به علاوه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ مربوط به عملکرد راکتورها، نشت‌های احتمالی و تغییرات غیرمعمول محیطی به کار گرفته می‌شوند. این سامانه‌ها نه تنها امنیت فیزیکی، بلکه امنیت دیجیتال و حفظ یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کنند.
سیستم‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها، دوربین‌ها و دستگاه‌های تشخیص پرتو هستند که می‌تواند به مدیریت بهینه و پاسخ سریع در مواقع اضطراری منجر شود.
کاربرد انرژی هسته‌ای در قطعات سخت‌افزاری رایانه
فناوری هسته‌ای نه‌تنها در مقیاس ماکرو مانند تأمین انرژی نقش دارد، بلکه تأثیر عمیقی بر طراحی و ساخت قطعات میکروالکترونیکی نیز گذاشته است. یکی از دستاوردهای مهم، امکان ساخت مواد خاصی است که به‌کمک تابش‌های هسته‌ای ویژگی‌های منحصر‌به‌فردی پیدا می‌کنند. مثلاً، استفاده از پرتودهی نوترونی در نیمه‌هادی‌ها باعث بهبود ویژگی‌های الکترونیکی، افزایش پایداری در برابر حرارت، و کاهش نویز می‌شود.
همچنین فناوری هسته‌ای امکان تولید موادی مانند سیلیکون با خلوص بالا، آلیاژهای مقاوم در برابر تابش و گرافن با خواص کوانتومی بهبود‌یافته را فراهم می‌سازد. از این مواد در ساخت حافظه‌های غیر فرار، تراشه‌های قابل استفاده در فضا، سنسورهای مقاوم در برابر پرتو، و اجزای پردازشی با بازده حرارتی بالا استفاده می‌شود.
همچنین از ایزوتوپ‌های خاص مانند Americium-241 و Tritium در منابع تغذیه بسیار دقیق و ریز استفاده می‌شود. این منابع توان، بدون نیاز به شارژ مجدد، می‌توانند برای دهه‌ها انرژی تولید کنند و در میکروپردازنده‌های جاسازی‌شده در تجهیزات پزشکی یا نظامی کاربرد دارند.
پیوند انرژی هسته‌ای و هوش مصنوعی
ارتباط بین انرژی هسته‌ای و هوش مصنوعی دو سویه و پیچیده است. در یک سو، سامانه‌های هوش مصنوعی در مدیریت و کنترل راکتورها، پیش‌بینی پدیده‌های هسته‌ای، شبیه‌سازی دینامیک واکنش‌های هسته‌ای، و تحلیل داده‌های حسگرهای تشعشعی نقش کلیدی ایفا می‌کنند. الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی برای تحلیل رفتارهای غیرخطی در راکتورها و بهینه‌سازی فرآیندهای ایمنی به کار می‌روند.
در سوی دیگر، انرژی هسته‌ای به‌عنوان منبع تأمین توان رایانش‌های عظیم هوش مصنوعی مطرح است. مدل‌های عمیق مانند GPT، BERT و Gemini نیازمند آموزش در مراکز داده‌ای با توان محاسباتی چندین پتا فلاپ هستند. تأمین انرژی این مراکز به‌کمک راکتورهای هسته‌ای کوچک، نیاز به مصرف سوخت‌های فسیلی را کاهش داده و پایداری انرژی را برای آموزش مدل‌های سنگین و اجرای استنتاج بلادرنگ تضمین می‌کند.
همچنین با پیشرفت الگوریتم‌های توزیعی، مدل‌های AI می‌توانند در شبکه‌ای از مراکز داده مبتنی بر انرژی هسته‌ای پردازش موازی و یادگیری توزیع‌شده را انجام دهند. این هم‌افزایی نه‌تنها قدرت پردازشی را افزایش می‌دهد، بلکه به بهره‌وری انرژی در مقیاس جهانی نیز کمک می‌کند.
توسعه الگوریتم‌های پایدار با الهام از انرژی هسته‌ای
برخی از پژوهشگران از مفاهیم موجود در فیزیک هسته‌ای برای توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند. مفاهیمی مانند واکنش‌های زنجیره‌ای، پایداری هسته‌ای، واپاشی تصادفی، و چگالی انرژی به‌عنوان الهام‌بخش الگوریتم‌های بهینه‌سازی، یادگیری تقویتی، و مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده به‌کار رفته‌اند.
مثلاً، الگوریتم‌هایی با عنوان «Nuclear Swarm Intelligence» بر پایه شبیه‌سازی رفتار ذرات هسته‌ای طراحی شده‌اند که در مسائل بهینه‌سازی چند هدفه کارایی بالایی دارند. همچنین، مدل‌هایی در یادگیری تقویتی وجود دارند که با شبیه‌سازی واکنش‌های زنجیره‌ای، تصمیم‌گیری‌های متوالی در سیستم‌های غیرقطعی را مدل می‌کنند.
در حوزه مدل‌سازی ریاضی، معادلات دیفرانسیل توصیف‌کننده دینامیک هسته‌ای (مانند معادلات واکنش‌های نوترونی) در طراحی معماری‌های یادگیری دینامیک مورد استفاده قرار گرفته‌اند. این معادلات می‌توانند رفتار سیستم‌های پیچیده با تعاملات بالا را دقیق‌تر مدل کنند، به‌ویژه در شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های اقتصادی یا شبیه‌سازی‌های اقلیمی.
رایانش کوانتومی و انرژی هسته‌ای
کامپیوترهای کوانتومی برای عملکرد صحیح نیاز به شرایط محیطی خاصی دارند که شامل دماهای نزدیک به صفر مطلق و محافظت از اختلالات محیطی مانند نویز مغناطیسی و تشعشعات است. در این میان، فناوری‌های هسته‌ای توانسته‌اند ابزارهایی را برای تأمین چنین شرایطی فراهم آورند.
به‌طور خاص، ایزوتوپ‌های رادیواکتیو می‌توانند به‌عنوان منابع سرمایش (با استفاده از فرآیندهای ترموالکتریک ناشی از واپاشی بتا یا آلفا) یا چشمه‌های پایداری انرژی برای کوبیت‌های حساس مورد استفاده قرار گیرند. برخی از سیستم‌های کوانتومی مانند یون‌های به دام افتاده یا نقاط کوانتومی در محیط‌هایی با تابش کنترل‌شده عملکرد پایدارتر و بازده بالاتری دارند.
ایزوتوپ‌های رادیواکتیو می‌توانند به‌عنوان منابع سرمایش (با استفاده از فرآیندهای ترموالکتریک ناشی از واپاشی بتا یا آلفا) یا چشمه‌های پایداری انرژی برای کوبیت‌های حساس مورد استفاده قرار گیرند. برخی از سیستم‌های کوانتومی مانند یون‌های به دام افتاده یا نقاط کوانتومی در محیط‌هایی با تابش کنترل‌شده عملکرد پایدارتر و بازده
بالاتری دارند.
از سوی دیگر، الگوریتم‌های کوانتومی نیز در تحلیل سیستم‌های هسته‌ای پیچیده، مانند پیش‌بینی رفتار همجوشی کنترل‌شده یا شبیه‌سازی پدیده‌های هسته‌ای در سطح زیراتمی، کاربرد فزاینده‌ای یافته‌اند. این هم‌پوشانی بین فیزیک کوانتومی، محاسبات کوانتومی و انرژی هسته‌ای، بستری را برای پیشرفت‌های انقلابی فراهم کرده است.
رباتیک هسته‌ای و سیستم‌های کنترل هوشمند
یکی از کاربردهای بسیار خاص انرژی هسته‌ای در رباتی، به محیط‌هایی مربوط می‌شود که به دلایل ایمنی حضور انسان در آن‌ها ممکن نیست؛ مانند راکتورهای آسیب‌دیده، مناطق آلوده به پرتو، فضاهای بسته در اعماق زمین یا تجهیزات فضایی. در این شرایط، ربات‌های هسته‌ای با استفاده از پردازنده‌های مقاوم در برابر تشعشع و تأمین انرژی از منابع هسته‌ای، قادر به انجام مأموریت‌های پیچیده و خطرناک هستند. این ربات‌ها معمولاً مجهز به سیستم‌های هوش مصنوعی برای مسیریابی خودکار، تحلیل تصویر، تشخیص نشت تشعشع و بازوی مکانیکی هوشمند می‌باشند. یکی از دستاوردهای مهم در این حوزه، به‌کارگیری الگوریتم‌های بینایی ماشین در محیط‌های کم‌نور و پر از نویز ناشی از پرتو است که نیازمند پردازش لحظه‌ای و تصمیم‌گیری دقیق توسط ربات است.
استفاده از باتری‌های هسته‌ای در ربات‌های کاوشگر، مانند مریخ‌نوردها یا زیردریایی‌های بدون سرنشین، امکان کار مداوم آن‌ها را برای چند سال بدون نیاز به شارژ فراهم می‌کند. پروژه‌هایی مانند NASA Curiosity و Perseverance نشان داده‌اند که به‌کارگیری ژنراتورهای رادیوایزوتوپی، قابلیت خودمختاری ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی را به‌طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. این ربات‌ها نه تنها می‌توانند در شرایط سخت و خطرناک فعالیت کنند، بلکه به‌عنوان ابزارهای کلیدی در تحقیقات علمی و اکتشافات فضایی نیز به شمار می‌آیند.
رباتیک هسته‌ای می‌تواند در آینده نقش مهمی در مدیریت بحران‌های زیست‌محیطی ایفا کند. به‌عنوان مثال، این ربات‌ها می‌توانند در مواقع بروز حوادث هسته‌ای، به‌سرعت به محل حادثه اعزام شوند و اطلاعات دقیق‌تری از وضعیت محیط‌زیست و خطرات موجود جمع‌آوری کنند. این امر می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های سریع و مؤثر کمک کند و از خطرات احتمالی برای انسان‌ها بکاهد.
با پیشرفت فناوری‌های هسته‌ای و هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که ربات‌های هسته‌ای به‌طور فزاینده‌ای در صنایع مختلف، از جمله پزشکی، اکتشافات فضایی و پاکسازی محیط‌زیست، مورد استفاده قرار گیرند. این ربات‌ها می‌توانند به‌عنوان یک راهکار مؤثر در حل چالش‌های پیچیده و خطرناک عمل کنند و به ارتقاء کیفیت زندگی و ایمنی انسان‌ها کمک کنند.
با توجه به روندهای فعلی، می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده نزدیک، انرژی هسته‌ای در مقیاس‌های کوچک‌تر نیز به‌کار گرفته خواهد شد؛ از ریزتراشه‌هایی با تغذیه رادیوایزوتوپی گرفته تا نانوکامپیوترهایی که در بدن انسان مستقر شده و به‌طور هوشمند علائم حیاتی را پایش می‌کنند.
همچنین، سناریوهایی وجود دارد که در آن‌ها انرژی هسته‌ای نقش کلیدی در شکل‌گیری نسل جدید «رایانه‌های پایدار محیطی» را ایفا می‌کند؛ سیستم‌هایی که بدون نیاز به شبکه برق خارجی، می‌توانند در مناطق محروم، زیردریایی‌ها، ایستگاه‌های فضایی یا قطب جنوب به‌صورت خودکفا فعالیت داشته باشند.
طراحی مدل‌های هوش مصنوعی خاص برای بهینه‌سازی مصرف انرژی راکتورها، پیش‌بینی نگهداری پیشگیرانه در سیستم‌های هسته‌ای، و حتی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ به کمک شبکه‌ای از مراکز داده‌ی هسته‌ای، همگی بخشی از آینده‌ی در حال شکل‌گیری هستند.
نتیجه‌گیری
کاربرد انرژی هسته‌ای در صنعت کامپیوتر و سخت‌افزارهای دیجیتال دیگر یک موضوع علمی-تخیلی نیست. پیشرفت‌های اخیر در این زمینه شامل طراحی تراشه‌های مقاوم در برابر تابش و تأمین انرژی ابرکامپیوترها از طریق رآکتورهای مدولار می‌باشد. علاوه بر این، استفاده از ایزوتوپ‌ها در حافظه‌های کوانتومی و تحلیل داده‌های راکتورها با هوش مصنوعی، ارتباط میان فیزیک هسته‌ای و فناوری اطلاعات را به‌طرز چشمگیری تقویت کرده است.
تصور کنید آینده‌ای را که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین مراکز داده‌ای را که با انرژی هسته‌ای تأمین می‌شوند، مدیریت می‌کنند و تراشه‌های مقاوم در برابر تابش قادر به انجام محاسبات پیچیده در محیط‌های سختی مانند مریخ هستند. این سناریو دیگر دور از ذهن نیست و در حال حاضر در حال تحقق است. با ادامه این روند، می‌توان انتظار داشت که انرژی هسته‌ای نقش کلیدی در توسعه فناوری‌های نوین و بهبود کارایی سیستم‌های کامپیوتری ایفا کند.
علاوه بر این، با افزایش نیاز به پردازش داده‌های کلان و محاسبات پیچیده، انرژی هسته‌ای می‌تواند به‌عنوان یک منبع پایدار و کارآمد برای تأمین انرژی مراکز داده و ابرکامپیوترها عمل کند. این امر به کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی و بهبود پایداری زیست‌محیطی کمک خواهد کرد.
ااین تحولات نشان‌دهنده پتانسیل بالای فناوری هسته‌ای در آینده صنعت فناوری اطلاعات و کامپیوتر است. با توجه به پیشرفت‌های مداوم در این زمینه، می‌توان انتظار داشت که انرژی هسته‌ای به یکی از ستون‌های اصلی توسعه فناوری‌های دیجیتال تبدیل شود و به حل چالش‌های پیچیده‌ای که در حال حاضر با آن‌ها مواجه هستیم، کمک کند.
منابع
[۱] International Atomic Energy Agency (IAEA) – www.iaea.org
[۲] U.S. Department of Energy – Office of Nuclear Energy – energy.gov/ne
[۳] IEEE Xplore Digital Library – Keywords: “Nuclear energy in computing”
[۴] ScienceDirect – Article: “Radiation-hardened processors for military and aerospace”
[۵] Nature Physics – “Applications of isotopes in quantum computing”
[۶] MIT News – “How AI is optimizing nuclear reactors”
[۷] ACM Digital Library – “AI in radiation detection systems”
[۸] Journal of Nuclear Materials
[۹] Elsevier – “Fusion of AI and nuclear diagnostics”
[۱۰] Springer – “Small Modular Reactors and their application in tech industry”
[۱۱] European Organization for Nuclear Research (CERN)
[۱۲] Fusion Energy Foundation – Technical publications
[۱۳] NASA Technical Reports – “RTG-powered systems for space computing”
[۱۴] Harvard University – “Quantum bits based on nuclear spins”
[۱۵] IBM Research – “AI-assisted nuclear simulation platforms”
[۱۶] Google AI Blog – “AI in high-performance computing environments”
[۱۷] Microsoft Sustainability Blog – “Nuclear-powered data centers”
[۱۸] Nature Machine Intelligence – “AI for autonomous monitoring of nuclear facilities”
[۱۹] Nuclear Engineering International – www.neimagazine.com
[۲۰] Journal of Artificial Intelligence Research – “Deep learning in critical infrastructure”
[۲۱] “Small Modular Reactors for Sustainable Data Center Power Supply”
[۲۲] “Radiation-Hardened Electronics for Spaceborne AI Systems”
[۲۳] “Integration of Nuclear Energy and Artificial Intelligence for Smart Energy Systems”
[۲۴] “Machine Learning Techniques for Modeling Nuclear Reactor Dynamics”
[۲۵] “Advances in AI-Driven Optimization for Nuclear Energy Systems”
نظر شما در مورد این مطلب چیه؟