Учёные разработали новый подход на основе машинного обучения, который точно предсказывает критически важные и трудновычислимые свойства расплавленных солей — материалов, применяемых в различных областях ядерной энергетики.
В статье, опубликованной в журнале [Chemical Science](https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/sc/d4sc07253g#!divAbstract), исследователи из Ок-Риджской национальной лаборатории продемонстрировали возможность быстрого моделирования солей в жидком и твёрдом состояниях с квантовой химической точностью.
Они изучили термодинамические свойства, которые определяют функционирование расплавленных солей в условиях высоких температур. Эти свойства важны для растворения ядерного топлива и повышения надёжности работы реакторов в долгосрочной перспективе. Подход с использованием искусственного интеллекта стал возможен благодаря суперкомпьютеру Summit, разработанному ORNL.
«Самое интересное — это простота подхода, — сказал Люк Гибсон из ORNL. — За меньшее количество шагов, чем в существующих методах, машинное обучение позволяет нам достичь более высокой точности быстрее».
Исторически понимание широкого спектра свойств расплавленных солей было дорогостоящим и сложным. Масштабируемое, доступное и высокоточное моделирование может преодолеть разрыв между экспериментом и моделированием, что имеет решающее значение для ускорения разработки реакторов нового поколения, мер безопасности и управления отходами.
Предоставлено [Oak Ridge National Laboratory](https://phys.org/partners/oak-ridge-national-laboratory/)