跟踪神经网络的核线索
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跟踪神经网络的跟踪核线索
莫良纨导读2011年地震发生后,海啸使三座福岛第一核电站反应堆的神经电源和冷却装置瘫痪。反应堆的网络堆芯在最初的72小时内大部分融化了。那场灾难通过追踪2011年地震发生后,线索海啸使三座福岛第一核电站反应堆的跟踪电源和冷却装置瘫痪。反应堆的神经堆芯在最初的72小时内大部分融化了。
那场灾难通过追踪核电站反应堆泄漏后的网络放射性碘,激发了PNNL计算科学家的线索灵感,以寻找未来核反应堆事故的跟踪线索。
大多数核事故将放射性碘释放到大气中,神经可以被人体吸收。网络当甲状腺细胞吸收过多的线索放射性碘时,会发展为癌症。跟踪迄今为止,神经甲状腺癌是网络大剂量放射性碘对人类的最大风险。
PNNL数据科学家詹娜·波普(Jenna Pope)表示:“但是,如果您知道放射性碘即将来临,就很容易进行预防。” “作为预防措施,可以服用碘化钾片剂,防止放射性碘被吸收。”
充分注意半衰期
教皇领导了一项研究,该研究试图预测放射性碘将如何与环境中的水和其他分子发生反应。这项研究发表在化学学会的《欧米茄》杂志上,是PNNL的化学动力学计划的一部分。
面向数据的任务特别具有挑战性,因为放射性碘的半衰期仅为八天。
计算化学家波普说:“通过实验跟踪放射性碘的去向可能很困难,因为它会很快消失,”他最近接受了深度学习来解决现实世界中的化学问题。“因此,我们希望开发一种基于深度学习的系统,以预测放射性碘将最终以何种浓度终止于何种分子。”
递归神经网络有助于做出预测
该研究小组使用了一种递归神经网络(RNN)(一种人工智能算法)来预测碘与水会发生什么反应,然后发生什么分子进化。在这种情况下,研究人员使用了时间序列建模的化学浓度数据。
教皇说,RNN能够预测放射性碘成分的浓度将随着时间变化。
“我们证明,实际上您可以使用递归神经网络来跟踪浓度随时间的变化,并预测在核电站发生事故后将出现哪种化学物质,”波普说。
教皇说,神经网络为化学预测问题提供了很好的替代模型,其中数据可用,但其潜在机制尚不清楚。
不只是放射性碘
教宗说:“该工具证明了实际上可以通过这种方法估算化学释放的概念。” “它不一定仅限于核碘反应。它取决于训练网络的任何数据。”
她还说,这种技术在现实世界中很有用,在这种情况下,科学家们利用大气传感器实时捕获数据,以检查核反应堆事故后碘在环境中的转移。化学品的识别可能不确定,但是可以随时间追踪其浓度。然后可以使用神经网络对未知化学物质进行准确的短期预测。
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