杨百翰大学化学工程教授马特·梅莫特及其同事开发了一种人工智能算法,可以显著缩短核反应堆的设计过程。该算法通过用训练好的机器学习模型代替部分所需的热工水力和中子学模拟来预测基于可变几何反应堆参数的温度曲线,然后优化这些参数,从而以传统设计方法所需计算量的一小部分创建最佳的核反应堆设计。这一突破可以将设计和许可新反应堆所需的时间缩短十年或更长时间,为该行业节省数百万美元。