Sektor nuklir sedang mendekati titik belok di mana kebutuhan akan solusi energi yang lebih andal dalam beberapa dekade mendatang akan menghadapi tenaga kerja yang menua yang utama untuk pensiun.
Penggerak besar permintaan nuklir – yaitu, kecerdasan buatan – juga dapat menjadi bagian dari solusi.
“Saya pikir ada semacam jalan dua arah ini di AI dan nuklir,” Craig Piercy, CEO American Nuclear Society, mengatakan kepada Business Insider. “AI membutuhkan nuklir karena AI membutuhkan energi untuk menjalankan pusat data yang menjalankan AI. Dan kemudian AI akan membantu nuklir menjadi lebih efisien.”
AS telah melihat permintaan siklus untuk tenaga nuklir dari tahun 1960 -an hingga saat ini.
Makalah 1987 yang diterbitkan oleh International Atomic Energy Agency mengatakan itu Pada tahun 1970, sekitar 90 unit nuklir di 15 negara online. Namun, pada dekade berikutnya, pertumbuhan melambat karena meningkatnya resistensi publik terhadap energi nuklir, peraturan pemerintah yang lebih ketat, dan bencana profil tinggi di pembangkit listrik tenaga nuklir Chernobyl di Ukraina.
Sejak itu, tenaga nuklir memasuki periode inersia, yang menciptakan kesenjangan antara para ahli dengan pengetahuan kelembagaan dan masa depan industri.
Departemen Energi menemukan bahwa 60% tenaga kerja energi nuklir berusia antara 30 hingga 54 tahun. Badan tersebut mengatakan bahwa sebagian besar tenaga kerja kemungkinan akan pensiun selama dekade berikutnya, yang akan mengarah pada peningkatan peluang kerja di sektor ini.
“Industri nuklir telah stagnan untuk beberapa waktu sekarang,” Massimiliano Fratoni, Ketua Departemen Teknik Nuklir di University of California, Berkeley, mengatakan kepada BI. “Jadi banyak pengetahuan tersesat karena orang pensiun, jadi ada kebutuhan untuk mengejar ketinggalan.”
Kurva Permintaan Energi
Kecerdasan buatan-dan pusat data yang haus kekuasaan di belakang teknologi-telah mengembalikan energi nuklir pada peta dalam tiga tahun terakhir.
Perusahaan teknologi besar seperti Microsoft dan Amazon, yang memicu permintaan AI, berinvestasi dalam desain reaktor yang lebih baru seperti reaktor modular kecil (SMR), mendorong apa yang disebut BI sebagai “kebangkitan nuklir.”
Hanya empat perusahaan SMR, misalnya, telah menerima hampir $ 3 miliar dalam pendanaan ekuitas, BI dilaporkan sebelumnya.
Bukan hanya AI yang mendorong kebutuhan akan sumber energi yang andal dan konstan.
Piercy, CEO American Nuclear Society, mengatakan dorongan AS terhadap elektrifikasi dan manufaktur dalam negeri, yang telah menjadi prioritas utama bagi administrasi Trump kedua, juga akan secara signifikan meningkatkan permintaan energi.
“Selama 20 tahun terakhir, permintaan listrik AS pada dasarnya datar. Anda dapat menarik garis lurus dari 2007 hingga 2022,” katanya, menambahkan bahwa “kurva permintaan” berada pada 1% atau kurang. “Dalam dua tahun terakhir, kita sekarang melihat pertumbuhan permintaan energi 2 atau 3% selama 10 tahun ke depan. Asumsi semua orang tentang berapa banyak listrik yang akan kita butuhkan telah naik.”
Karena nuklir semakin dianggap sebagai solusi energi alternatif, Departemen Energi diperkirakan pada tahun 2023 bahwa 375.000 pekerja tambahan dengan latar belakang teknis dan non-teknis, seperti konstruksi dan manufaktur, akan ditambahkan ke sektor ini selama dua dekade ke depan.
“Saya pikir pada dasarnya apa yang kita lihat di sini adalah tiga kali lipat atau lebih dari tenaga kerja pada tahun 2050,” kata Piercy.
Asisten digital untuk pekerja nuklir
Di Argonne National Laboratory, sebuah pusat R&D yang didanai pemerintah federal yang berlokasi di pinggiran Lemont, Illinois, insinyur nuklir senior laboratorium, Richard Vilim, sedang menemukan cara untuk mengotomatisasi beberapa pekerjaan di pabrik nuklir, yang dapat membantu dengan beberapa pengangkatan untuk permintaan tenaga kerja yang masuk.
“Manusia akan selalu ada di loop,” kata Vilim kepada BI dalam sebuah wawancara. Tetapi ada apa yang disebutnya lebih banyak tugas “biasa” yang dapat ditugaskan ke komputer dan membantu pembangkit nuklir berjalan lebih efisien.
“Misalnya, cukup memantau jika Ada yang salah. Orang -orang, manusia melakukan itu, “kata Vilim.” Sekarang Anda dapat menugaskannya ke algoritma. “
Salah satu alat otomatisasi yang bekerja dengan Vilim adalah pro-AID, atau operator penalaran bebas parameter untuk identifikasi dan diagnosis otomatis. Ini dapat dianggap sebagai asisten digital untuk memantau dan mendiagnosis reaktor.
Vilim mengatakan iterasi paling awal dari Pro-Aid dikembangkan sekitar akhir 1990-an. Tetapi selama beberapa dekade berikutnya, dan dengan kedatangan ChatGPT pada tahun 2022, Pro-Aid telah diperbarui dengan beberapa trik baru, termasuk kemampuan penalaran.
Vilim mengatakan bahwa sebelum 2022, Pro-Aid akan dapat memberi tahu operator atau insinyur sistem apakah ada kebocoran atau jika komponen tertentu berjalan offline.
Yang dapat dilakukan operator sekarang adalah Ask Pro-Aid: Mengapa?
“Jadi kami sekarang menggunakan algoritma tipe chatgpt untuk masuk ke dalam pekerjaan dalam model, memeriksa logika yang mengarah pada diagnosis, dan menyusun jawaban ke dalam bentuk manusia yang dapat dipahami,” kata Vilim. “Jadi, operator tidak hanya belajar, ‘Oh, ada bocor di luar penahanan,’ dia bisa menanyakan sistem dan berkata, ‘Yah, mengapa kamu mengatakan itu?'”
Vilim mengatakan bahwa Pro-Aid terus ditingkatkan sehingga alat tersebut mengeluarkan jawaban yang jauh lebih mudah bagi pekerja manusia untuk dipahami.
Dengan alat ini, Argonne juga mencari cara untuk mengembangkan sistem pemantauan jarak jauh sehingga pekerja manusia tidak hanya tidak dapat memantau dari situs, menambah faktor keamanan, tetapi juga memantau banyak sistem sekaligus. Vilim secara kasar memperkirakan bahwa jumlah sistem yang dapat dipantau oleh satu operator dari jarak jauh dapat meningkat dengan faktor 10.
Fratoni, profesor UC Berkeley, mengatakan tenaga kerja saat ini di pembangkit listrik cukup besar. Salah satu persamaan yang harus dipecahkan adalah cara mengurangi tenaga kerja di tempat di satu pembangkit.
Bisakah AI memenuhi celah itu?
“Berpotensi,” katanya. “Berpotensi.”
