Управление радиоактивными отходами — одна из главных проблем при использовании ядерной энергии. Радиоактивный йод представляет серьёзную опасность для окружающей среды и здоровья из-за его длительного периода полураспада (15,7 миллиона лет в случае I-129), высокой подвижности и токсичности для живых организмов.
Корейская исследовательская группа успешно использовала искусственный интеллект для поиска нового материала, который может удалять йод для очистки ядерной среды.
Команда профессора Хо Джин Рю из Департамента ядерной и квантовой инженерии в сотрудничестве с доктором Джухваном Но из Центра исследований цифровой химии Корейского исследовательского института химических технологий разработала методику с использованием ИИ для поиска новых материалов, эффективно удаляющих радиоактивные загрязнители йода. Их исследование [опубликовано](https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0304389425016516) в Journal of Hazardous Materials.
Исследования показывают, что радиоактивный йод в основном существует в водной среде в форме йодата (IO₃⁻). Однако существующие адсорбенты на основе серебра имеют слабую химическую адсорбционную способность для йодата, что делает их неэффективными. Поэтому крайне важно разработать новые адсорбирующие материалы, которые могут эффективно удалять йодат.
Команда профессора Хо Джин Рю использовала экспериментальную стратегию, основанную на машинном обучении, чтобы идентифицировать оптимальные адсорбенты йодата среди соединений, называемых слоистыми двойными гидроксидами (LDH), которые содержат различные металлические элементы.
Многокомпонентный LDH, разработанный в этом исследовании — Cu₃(CrFeAl), на основе меди, хрома, железа и алюминия — показал исключительные адсорбционные характеристики, удаляя более 90% йодата. Это стало возможным благодаря эффективному исследованию обширного композиционного пространства с помощью активного обучения на основе ИИ, что было бы трудно осуществить с помощью традиционных экспериментов методом проб и ошибок.
Исследовательская группа сосредоточилась на том, что LDH, как и материалы с высокой энтропией, могут включать широкий спектр металлических составов и обладают структурами, благоприятными для анионной адсорбции. Однако из-за огромного количества возможных комбинаций металлов в многокомпонентных LDH идентификация оптимальной композиции с помощью традиционных экспериментальных методов была практически невозможна.
Чтобы преодолеть эту проблему, команда использовала ИИ (машинное обучение). Начиная с экспериментальных данных о 24 бинарных и 96 тройных составах LDH, они расширили поиск, включив в него кватернарные и квинарные кандидаты. В результате им удалось найти оптимальный материал для удаления йодата, протестировав только 16% от общего числа материалов-кандидатов.
Профессор Хо Джин Рю сказал: «Это исследование демонстрирует потенциал использования искусственного интеллекта для эффективного выявления материалов для дезактивации радиоактивных веществ из обширного пула новых кандидатов в материалы, что, как ожидается, ускорит исследования по разработке новых материалов для очистки ядерной среды».
Исследовательская группа подала заявку на патент в стране для разработанной порошковой технологии и в настоящее время подаёт заявку на международный патент. Они планируют повысить производительность материала в различных условиях и осуществить коммерциализацию через сотрудничество между промышленностью и научными кругами в разработке фильтров для очистки загрязнённой воды.
Предоставлено [Корейским передовым институтом науки и технологий (KAIST)](http://www.kaist.edu/)