前沿：来自美国普渡大学的工程师们通过人工智能，找到了监控核反应堆裂缝的最佳方式。保证这些反应堆的安全性对于实现核能的潜力十分重要。

普渡大学的工程师们正在努力开发一套新的系统，借助人工智能来确保核反应堆的安全。在Industrial Electronics 杂志IEEE Transactions上发表的论文中，研究人员介绍了一个名为“naïve Bayes”的深度学习框架，可以通过分析单个视频画面来有效的识别出反应堆的裂缝，使得安全监控更加可靠。

来自普渡大学的助理教授Mohammad Jahanshahi在一份新闻稿中说道，“定期检查核电站的部件对安全运行至关重要，但是目前的做法耗时、乏味、主观，需要人工去检查监控视频，识别裂缝。”

在经过30万个裂缝和非裂缝区域的训练后，普渡大学的人工智能对反应堆的监控视频画面进行了分析，反应堆因为冷却剂的存在，很难由人工进行检查。人工智能对视频里重叠“补丁”中的每个裂缝进行扫描和检测。借助数据融合算法，每一个裂缝都可以实现从一帧到另一帧的追踪。数据融合具有更有力的决策，他们的人工智能在识别裂缝方面的成功率是98.3，远远高于当前最先进的方法。

当世界能源结构正在向更多的可再生能源转变，核能成为其中一种选择，并且不像风能和太阳能那样会受到限制，只要有合适的条件就可以进行发电。当然很多人看到的终极目标是核聚变。虽然研究人员已经在稳定和维持聚变反应方面取得了相当大的成功，但我们仍需要很长一段时间才能真正放心的使用聚变来进行日常供电。

自1986年切尔诺贝利灾难以来，99个主要的核电站事故中有56起发生在美国国土上(美国核电占发电量的20%)。这些事故背后的一个重要原因就是破裂，甚至导致泄漏，统计表明，19起事故与破裂和泄漏直接相关，损失金额达到20亿美元。老化降解是导致功能损失和安全缺陷的主要原因，其原因是开裂、疲劳、脆化、磨损、腐蚀、腐蚀和氧化。

普渡大学研制的安全系统将有助于提高公众对于核能的支持，有效保障核能安全，确保了核能更广泛地使用，稳固了其在可再生能源家族的权威。最终，核能将对气候变化和全球变暖带来重大打击。