IA Generadora de Proyectos de Ingeniería Nuclear

¿Qué es la Ingeniería Nuclear?

La Ingeniería Nuclear estudia, diseña y gestiona sistemas donde los procesos nucleares (fisión, activación, transporte de neutrones y fotones, decaimiento) son determinantes: reactores de potencia e investigación, ciclos de combustible, blindaje radiológico, criticidad, dosimetría y gestión de residuos. La inteligencia artificial (IA) está transformando esta disciplina al optimizar, simular y automatizar tareas complejas, desde la exploración del espacio de diseño neutrónico–termohidráulico hasta la detección temprana de anomalías en planta y la construcción de gemelos digitales. En coherencia con su misión de hacer la IA accesible mediante guías prácticas, AI Victory presenta esta subpágina para mostrar cómo profesionales y estudiantes de Ingeniería Nuclear pueden aplicar IA para lograr proyectos más seguros, eficientes y trazables.

IAs Recomendadas y su Función 

1) OpenMC (Transporte Monte Carlo de neutrones/fotones) 

Enlace: https://openmc.org/ 

Función en proyectos: código Monte Carlo de transporte continuo en energía para críticidad, fuente fija y burnup con geometría CSG o CAD y tallies flexibles. Base abierta y extensible; útil como generador de datos de referencia y para acoplamientos con modelos IA (surrogates/ajuste).

2) SCALE (ORNL) – Suite validada para seguridad y diseño 

Enlace: https://www.ornl.gov/scale/overview 

Función en proyectos: sistema modular para seguridad de críticidad, física de reactores, blindaje, fuentes radiactivas y sensibilidad/incertidumbre, con bibliotecas nucleares verificadas y flujos estandarizados para evaluación regulatoria. Excelente para análisis de conformidad y como “ground truth” para entrenar/validar metamodelos de IA.

3) NVIDIA PhysicsNeMo (Physics-ML y gemelos digitales) 

Enlace: https://developer.nvidia.com/physicsnemo 

Función en proyectos: marco Physics-ML para construir modelos sustitutos (surrogates) parametrizados y PINNs que incorporan leyes físicas y PDE; acelera acoplamientos neutrónicos–termohidráulicos, estimación de parámetros y control/optimización en tiempo casi real.

Usos Prácticos en Proyectos de Ingeniería

- Surrogates neutrónicos–termohidráulicos para exploración de diseño. 

  Entrene con PhysicsNeMo un modelo sustituto informado por física a partir de casos OpenMC y/o SCALE, para explorar geometrías de núcleo, enriquecimientos y patrones de barras con órdenes de magnitud menos cómputo, manteniendo restricciones de k-eff, márgenes térmicos y límites regulatorios.

- Críticidad y burnup credit asistidos por IA. 

  Use SCALE como referencia (S/U, validación) y entrene modelos que predigan impactos de composición isotópica y autoprotección en k-eff; la IA acelera estudios de burnup credit y transientes preliminares, priorizando casos que requieran corrida Monte Carlo de alta fidelidad.

- Optimización de blindajes y rutas de acceso. 

  Combine búsquedas bayesianas o RL con resultados de OpenMC/SCALE para minimizar dosis y masa de blindaje cumpliendo criterios ALARA, generando mapas de fluencia/dosis y recomendaciones de material.

- Detección de anomalías en planta y mantenimiento predictivo. 

  Con Deep Learning Toolbox (MATLAB/Simulink) entrene detectores de deriva de sensores, transientes inusuales o fallos incipientes en bombas/valvulería, integrándolos a sistemas de supervisión con explicabilidad y umbrales auditables.

- Gemelos digitales para operación segura. 

  Acople un solver físico (p. ej., neutrónica+TH) con un surrogate Physics-ML para realizar what-if y control predictivo bajo restricciones de seguridad, con telemetría y trazabilidad de hipótesis.

Guía de Uso para Ingenieros

1. Definición rigurosa del problema. 

   Fije objetivo (p. ej., margen DNBR, k-eff, tasa de dosis, inventario isotópico), condiciones operativas, criterios regulatorios y métricas (MAE en k-eff, error en dosis, tiempo de evaluación).

2. Selección de herramienta. 

   - Monte Carlo/ground truth: OpenMC (abierto) y/o SCALE (suite validada). 

   - Surrogates, PINNs, gemelos digitales: NVIDIA PhysicsNeMo. 

   - Detección de anomalías/embebido y control: MATLAB/Simulink – Deep Learning Toolbox. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

3. Datos y bibliotecas nucleares. 

   Documente bibliotecas utilizadas (versión, temperatura, auto-protección), geometrías, mallas y condiciones de frontera; asegure trazabilidad y control de versiones de entradas y resultados.

4. Construcción del modelo. 

   - Físico: configure casos OpenMC/SCALE (críticidad, blindaje, burnup). 

   - Physics-ML: defina arquitectura y términos de pérdida físicos (balance de masa/energía, restricciones de estabilidad). 

   - Híbrido: use resultados de alta fidelidad para entrenar/validar surrogates.

5. Entrenamiento/solución y validación. 

   Separe conjuntos de validación; evalúe errores en magnitudes físicas (k-eff, dosis, temperaturas pico), robustez ante ruido/perturbaciones y sensibilidad/incertidumbre (S/U).

6. Optimización y toma de decisiones. 

   Integre búsqueda bayesiana o RL sobre el surrogate para cumplir objetivos bajo restricciones regulatorias y límites térmicos; use frentes de Pareto para PPA de seguridad (margen, dosis, costo).

7. Integración y despliegue. 

   Genere artefactos reutilizables (scripts, plantillas de entrada, modelos compilados), integre con CI/CD, registre metadatos y telemetría de modelos; establezca alertas por deriva de datos.

8. Limitaciones y supervisión humana. 

   La IA no sustituye el juicio del ingeniero ni la conformidad regulatoria. Documente supuestos, rango de validez, sesgos y asegure revisión experta continua.

Conectando con el Ecosistema de AI Victory

Potencie su flujo con otras guías de AI Victory: 

- Visualización y comunicación: IA Generadora de Imágenes y IA Generadora de Diseño Gráfico y Maquetación para diagramas de núcleo, mapas de dosis y presentaciones. 

- Documentación técnica y gestión de conocimiento: IA Generadora de Textos y Asistentes Conversacionales para informes de seguridad, resúmenes regulatorios y procedimientos. 

- Modelado geométrico: IA Generadora de Modelos 3D para maquetas de vasija, blindajes y hot cells. 

- Percepción y medición: IA de Visión Computarizada para inspecciones, lectura automática de instrumentos y control de calidad radiológico. 

Desde la Página de Inicio, acceda con un clic a: “Hacer de Todo”, “Hacer Imágenes”, “Hacer Videos”, “Hacer Redacciones”, “Asistentes Conversadores”, “Hacer Aplicaciones”, “Hacer Voces”, “Hacer Diseño Gráfico”, “Hacer Planes”, “Hacer Modelos 3D”, “Hacer Estructura Molecular”, “Hacer Hologramas”, “Hacer Robots”, “Hacer Visión Computarizada” y “Hacer Aprendizaje Automático”.

Conclusión 

La IA está redefiniendo la Ingeniería Nuclear al permitir acelerar exploraciones de diseño, predecir estados con gemelos digitales, optimizar blindajes y mejorar la vigilancia de planta con evidencia cuantitativa. No reemplaza al ingeniero: amplifica su criterio, refuerza la seguridad y acorta ciclos de validación. Dominar estas tecnologías especializadas junto con las herramientas de uso común disponibles en AI Victory será clave para liderar proyectos seguros, eficientes y auditables en el sector nuclear.