核洩漏派誰搶救?自主學習機器人是更好的人選

作者 | 發布日期 2018 年 05 月 11 日 11:30 | 分類 AI 人工智慧 , 核能 , 機器人 follow us in feedly

在巨大災難面前,應該派誰去搶救,一直是殘忍的問題。現在這個問題稍微好回答一點,這個「誰」可以是機器人。



最近,林肯大學的科學家從英國工程和物理科學研究委員會(UK Engineering and Physical Sciences Research Council)獲得了 110 萬英鎊的資金用於開發機器學習 AI,提高機器人的決策技能,這些機器人將部署在核電廠。

為了使機器人能學習適應高輻射環境,研發人員將開發用於測繪和導航的 AI,進一步完善視覺引導的抓取、操縱和切割等功能。更好的演算法可以幫助機器人處理核電廠退役、核廢料處理和現場監測等任務。

核洩漏到底有多難處理?

2015 年諾貝爾文學獎得主斯維拉娜‧亞歷塞維奇,她的紀實文學作品《車諾比的悲鳴》記錄了發生於 1986 年 4 月 26 日的 20 世紀最嚴重核洩漏──車諾比核子事故。事故發生 5 年後,斯維拉娜‧亞歷塞維奇採訪了當事人,包括救火隊員遺孀、核電廠工人、政客、醫生、物理學家和撤離區居民等。

(Source:維基百科

這本書中文版名為《我不知道該說什麼,關於死亡還是愛情》,開篇講述已故消防員瓦西里‧伊格納堅科的遺孀,在她講述的愛情故事中,消防員丈夫出勤時只認為要去一個普通火災現場:

他們沒有穿帆布制服,只穿著襯衫出勤,沒人告訴他們,他們只知道要去滅火。

這部實錄以口述方式稍稍打開「記錄真相的黑盒子」,在這團「核迷霧」中,可以確定的是,當時受災人們對核洩漏認識不足,很多傷亡原本可以避免。

機器人處理核洩漏已有實際應用,但效果卻不理想。

車諾比以後,2011 年發生了福島核電廠核洩漏。

核洩漏事故由日本地震海嘯引發,當時參與清理工作的一些工人已發現罹患癌症。面對福島核電站發生的核燃料熔融,機器人是提取未定位的熔化燃料棒的安全方法。東京電力公司(TEPCO)先後使用過多款機器人幫助清理核子反應爐,但參與工作的機器人也身受重傷,沒能順利完成任務返回。在核輻射極端的熱量條件下,機器人的線路也被熔化。

洩漏現場還有約 100 萬公噸輻照水,冷卻水池條件也讓機器人工作更困難。東芝公司和國際核退役研究所(IRID)開發了一款高抗輻射能力的小型潛水機器人 Mini-Manbo,它能進入並檢查受損的福島第一核電站 3 號機組主要安全殼。

透過開發更安全的自主學習機器人應付諸如核洩露等危險,幫助我們放下沉重的罪惡感。不過根據研究人員的設想,擁有學習能力的機器人,也許會自己決定不進入核洩漏現場。

(本文由 愛范兒 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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