Zusammenfassung:
Die US-Atomindustrie beschleunigt den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz. Obwohl Kernkraftwerke seit langem für ihre strenge Überwachung, umsichtige Entscheidungsfindung und extrem hohe Sicherheitsstandards bekannt sind, hat eine neue Generation von Assistenten mit künstlicher Intelligenz begonnen, Einzug in den täglichen Arbeitsablauf von Kernkraftwerksunternehmen zu halten. Sie helfen den Mitarbeitern dabei, technische Informationen abzurufen, behördliche Dokumente zu verarbeiten, Geräteausfallaufzeichnungen zu analysieren und Lösungen für Probleme aus jahrzehntelanger gesammelter Betriebserfahrung zu finden.
Laut „IEEE Spectrum“ werden im Jahr 2026 fast alle 94 in Betrieb befindlichen Kernreaktoren in den Vereinigten Staaten die Möglichkeit haben, die Technologie der künstlichen Intelligenz einzuführen, und die meisten von ihnen haben entsprechende Pläne bereits akzeptiert. Anders als man es sich vorstellen könnte, steuern diese aktuellen KI-Systeme weder Reaktoren direkt noch bestimmen sie, wie Kernkraftwerke betrieben werden. Vielmehr dienen sie in erster Linie als Hilfsmittel für Ingenieure und Techniker und helfen ihnen, komplexe Informationen schneller zu verarbeiten.
Diese Änderung steht in engem Zusammenhang mit dem tatsächlichen Druck, dem die US-Atomindustrie ausgesetzt ist. Einerseits hat die Kernenergie mit dem raschen Ausbau von Rechenzentren für künstliche Intelligenz und der steigenden Nachfrage nach stabilem, kontinuierlichem und kohlenstoffarmem Strom in den Vereinigten Staaten die Aufmerksamkeit großer Technologieunternehmen und Energieunternehmen wiedererlangt. Andererseits ist ein beträchtlicher Teil der bestehenden Kernkraftwerke in den Vereinigten Staaten bereits seit vielen Jahren in Betrieb. Die Wartung von Geräten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Technologieaktualisierungen werden immer aufwändiger und es wird immer schwieriger, Personal mit Fachwissen aufzufüllen.
Kernenergieunternehmen müssen sich mit einer Vielzahl komplexer technischer Anforderungen und Regulierungsverfahren auseinandersetzen. Jede wichtige technische Entscheidung muss bewertet, unabhängig verifiziert und inspiziert werden, und die Wartung der Ausrüstung erfordert den Rückgriff auf umfangreiche historische Aufzeichnungen und technische Spezifikationen. Gleichzeitig mangelt es der US-Atomindustrie seit langem an neuen Reaktorprojekten, was dazu geführt hat, dass einige Fachleute diesen Bereich nicht betreten. Viele erfahrene Techniker sind nach und nach in den Ruhestand gegangen. Die Branche steht vor den doppelten Herausforderungen eines Verlusts an Fachwissen und eines Mangels an Arbeitskräften.
Jerrold Vincent, Mitbegründer und Finanzvorstand von Nuclearn, einem Start-up für künstliche Intelligenz im Kernenergiebereich, sagte, dass der aktuelle Personaldruck in der Kernenergieindustrie sehr groß sei. Auch wenn einige Unternehmen relevante Stellen offen ausgeschrieben haben, ist es schwierig, geeignete Kandidaten zu finden, regulatorische Anforderungen und tägliche Wartungsarbeiten werden jedoch nicht reduziert. Künstliche Intelligenz soll dazu beitragen, dass bestehende Mitarbeiter effizienter werden, sodass begrenzte Personalressourcen mehr Arbeit übernehmen können.
Vincent glaubt, dass die Komplexität der Kernenergieindustrie lediglich einen Platz für künstliche Intelligenz bietet. Kernkraftwerke müssen eine Vielzahl von Vorschriften einhalten, komplexe Anlagensysteme verwalten und Wartungs-, Überholungs- und Fehlerbehebungsprozesse kontinuierlich protokollieren. Bei diesen Jobs handelt es sich um große Textmengen, technische Dokumente und historische Fälle – genau die informationsintensiven Aufgaben, die künstliche Intelligenz gut bewältigen kann.
Derzeit sind Atomic Canyon und Nuclearn zwei wichtige Akteure in diesem Bereich.
Das in Kalifornien ansässige Unternehmen Atomic Canyon hat im August 2026 NIVA, den virtuellen Assistenten der Nuklearindustrie, auf den Markt gebracht. Das in Zusammenarbeit mit mehreren Organisationen der Kernenergieindustrie entwickelte System wurde in von Constellation Energy betriebenen Kernkraftwerken getestet und steht nun der gesamten US-amerikanischen Kernreaktorflotte zur Verfügung.
Nuclearn gab an, dass seine Produkte im Geschäft von mehr als 65 Partnern in den Vereinigten Staaten eingesetzt wurden. Diese Partner reichen von traditionellen Kernkraftwerken bis hin zu Unternehmen, die fortschrittliche Technologie für kleine Kernreaktoren vorantreiben. Das Unternehmen hat auch entsprechende Integrationsarbeiten mit der NuScale Power Corporation durchgeführt.
Microsoft und Nvidia erforschen auch die Kombination von künstlicher Intelligenz und der Kernenergieindustrie und hoffen, mithilfe künstlicher Intelligenz den gesamten Lebenszyklus von Kernkraftwerken, einschließlich Standortauswahl, Design, Bau sowie langfristigem Betrieb und Management, zu optimieren.
Diese Projekte spiegeln einen immer offensichtlicheren Trend wider: Unternehmen mit künstlicher Intelligenz benötigen eine stabilere Stromversorgung zur Unterstützung von Rechenzentren, während die Kernenergieindustrie hofft, mithilfe künstlicher Intelligenz den Mangel an Fachkräften zu lindern, die Kosten für den Informationsabruf zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Die Bedürfnisse beider Parteien bilden eine sich gegenseitig verstärkende Beziehung.
Für Kernkraftwerke besteht einer der unmittelbarsten Vorteile der künstlichen Intelligenz darin, den Zugriff auf in riesigen Dateien verstreutes technisches Wissen zu erleichtern.
Kernkraftwerke haben seit langem eine große Anzahl von Betriebsanweisungen, Wartungsanleitungen, technischen Daten der Ausrüstung, Sicherheitsempfehlungen und Unfallberichten gesammelt. Allerdings sind diese Informationen oft in inkonsistenten Formaten über verschiedene Datenbanken und Dokumentensysteme verstreut, was den Abruf erschwert. Selbst wenn die Antworten bereits innerhalb der Organisation vorhanden sind, kann es lange dauern, bis Ingenieure die tatsächlich nützlichen Informationen finden.
Dieses Problem hat mehrere gemeinnützige Gruppen in der Kernenergiebranche dazu veranlasst, sich für die Datenintegration einzusetzen. Im Jahr 2025 begannen Institutionen wie das U.S. Nuclear Power Operations Research Institute, das Electric Power Research Institute und das Nuclear Energy Research Institute, einheitlichere Datenressourcen einzurichten, um Bedingungen für die Entwicklung von Assistenten für künstliche Intelligenz zu schaffen, die effektiv Wissen über die Kernenergieindustrie abrufen können.
Rob Austin, der für das NIVA-Projekt am Electric Power Research Institute der Vereinigten Staaten verantwortlich ist, sagte, dass sich eine wichtige Chance für entsprechende Arbeiten aus der von Joseph Dominguez, dem Vorsitzenden von Constellation Energy, angesprochenen Herausforderung ergebe: Kann das über Jahrzehnte in der Kernenergiebranche gesammelte technische Wissen den Arbeitnehmern auf ähnliche Weise wie bei ChatGPT, Copilot oder Gemini zur Verfügung gestellt werden und gleichzeitig sichergestellt werden, dass sensible Daten geschützt werden?
Atomic Canyon gewann schließlich das Projekt. Damit künstliche Intelligenz die einzigartige technische Terminologie, Betriebsspezifikationen und regulatorischen Anforderungen der Kernenergieindustrie verstehen kann, lud das Unternehmen zunächst etwa 53 Millionen Seiten mit Informationen herunter, die von der US-amerikanischen Nuclear Regulatory Commission öffentlich bereitgestellt wurden, und arbeitete mit dem Oak Ridge National Laboratory zusammen, um ein spezielles Modell künstlicher Intelligenz für den Kernenergiebereich zu entwickeln.
Trey Lauderdale, CEO von Atomic Canyon, sagte, dass eine wichtige Fähigkeit dieses Modelltyps darin bestehe, die Fachsprache der Kernenergieindustrie selbst zu verstehen. Im Bereich der Kernenergie gibt es eine Vielzahl von Begriffen und Ausdrücken mit spezifischen Bedeutungen. Obwohl allgemeine künstliche Intelligenz gewöhnlichen Text verarbeiten kann, ist sie möglicherweise nicht in der Lage, alle beruflichen Kontexte genau zu verstehen. Daher muss das Entwicklungsteam das Modell lernen lassen, Konzepte, Begriffe und Beziehungen in technischen Dokumenten zur Kernenergie zu identifizieren.
Nach einer speziellen Schulung können Mitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache stellen und das System Antworten aus einer großen Menge historischer Daten finden lassen. Ganz gleich, ob es um das Ausfüllen behördlicher Unterlagen, die Beschaffung der richtigen Werkzeuge und Materialien oder die Untersuchung der Ursache einer Fehlfunktion eines Geräts geht – KI kann dabei helfen, relevante Aufzeichnungen abzurufen und so den Zeitaufwand für die Suche zwischen verschiedenen Datenbanken zu reduzieren.
Zum Beispiel können große vertikale Wasserpumpen, die in Kernkraftwerken verwendet werden, mehrere Stockwerke hoch sein, mit Elektromotoren mit einer Leistung von mehreren Tausend PS ausgestattet sein und für die Bewegung großer Mengen Kühlwasser verantwortlich sein. Wenn bei solchen Geräten etwas schief geht, müssen Ingenieure Wartungshandbücher, technische Spezifikationen und ähnliche Fehler zu Rate ziehen, die in der Vergangenheit in anderen Kernkraftwerken aufgetreten sind.
Das Electric Power Research Institute verwaltet Wartungsrichtlinien für zugehörige Geräte, während das National Institute of Nuclear Power Operations Zehntausende Berichte über Unfälle und Betriebsanomalien gesammelt hat. Angesichts einer solch riesigen Datenbank kann künstliche Intelligenz verstreute Informationen synthetisieren, die häufigsten Fehlertypen einer bestimmten Wasserpumpe zusammenfassen und frühere Fehlerbehebungs- und Reparaturmethoden klären.
Ingenieure können außerdem fragen, ob andere Kernkraftwerke die gleiche Art von Komponenten verwenden, ob sie auf ähnliche Probleme gestoßen sind und welche Lösungen damals ergriffen wurden.
Der Schlüssel liegt darin, dass diese Systeme nicht nur eine Antwort geben müssen, sondern auch sagen müssen, aus welchen Daten die Antwort stammt. Ingenieure sollten in der Lage sein, die technische Dokumentation und die historischen Aufzeichnungen, auf denen die KI basiert, zurückzuverfolgen, um ihre Schlussfolgerungen unabhängig zu überprüfen, anstatt einfach eine nicht überprüfbare Antwort zu akzeptieren.
Nuclearn beschreibt seine zugehörigen Produkte als künstliche Intelligenzassistenten für die Kernenergieindustrie. Das vom Unternehmen bereitgestellte Equipment AI-System kann Fragen zum Betrieb von Kernkraftanlagen beantworten und Referenzinformationen auf der Grundlage jahrzehntelanger Branchenerfahrung generieren. Vincent, Mitbegründer von Nuclearn, glaubt, dass diese Metapher nicht unverschämt ist, wenn man sie als ChatGPT versteht, das sich der Kernenergieindustrie widmet.
Der Einführung künstlicher Intelligenz in der Kernenergieindustrie steht jedoch auch ein besonderes Hindernis entgegen: die Datensicherheit.
Bei den technischen Daten von Kernkraftwerken handelt es sich nicht nur um interne Informationen des Unternehmens, sondern einige der Inhalte sind auch durch US-Bundesgesetze und damit verbundene Sicherheitssysteme geschützt. Auch wenn künstliche Intelligenz gut darin ist, Dokumente abzurufen und zusammenzufassen, kann sie nicht dazu verwendet werden, sensible Daten auf externe Server hochzuladen oder Personen ohne entsprechende Berechtigungen den Zugriff zu ermöglichen.
Um dieses Problem zu lösen, nutzen die von Nuclearn bereitgestellten relevanten Lösungen ein Single-Facility-Deployment-Modell, sodass die Daten des Kernkraftwerks lokal bleiben können, ohne die Anlage zu verlassen.
NIVA folgt dem bestehenden System der Datenzugriffsrechte. Laut Austin kann das System nur Datenbanken abrufen, auf die Benutzer bereits Zugriff haben, und die ursprünglichen Sicherheitsfreigaben und Zugriffsbeschränkungen auf Kernkraftwerksebene sind weiterhin in Kraft. Künstliche Intelligenz erhält nicht automatisch Zugang zu sensiblen Informationen, nur weil sie natürliche Sprache versteht.
Dieser Entwurf bedeutet, dass künstliche Intelligenz nicht das ursprüngliche Sicherheitssystem der Kernenergieindustrie ersetzt, sondern die Art und Weise der Informationsbeschaffung innerhalb des bestehenden Autoritätsrahmens verbessert. Es kann Ingenieuren helfen, Informationen schneller zu finden, kann aber die Zugangskontrollen von Kernkraftwerken zu Personen, Daten und Ausrüstung nicht umgehen.
Der Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz könnte sich in Zukunft noch erweitern, aber vom Dokumentenabruf über die Geräteinspektion bis hin zur direkten Beteiligung an Entscheidungen zum Betrieb von Kernkraftwerken gibt es immer noch offensichtliche Sicherheits- und Regulierungsschwellen.
Das Electric Power Research Institute testet ein Pilotprojekt mit künstlicher Intelligenz, um die Schweißqualität zu überprüfen. In Kernkraftwerken gibt es zahlreiche Schweißnähte, die überprüft werden müssen, um ihre Qualität und langfristige Zuverlässigkeit sicherzustellen. Bei herkömmlichen Inspektionsarbeiten müssen Fachleute eine nach der anderen bewerten, und der Inspektionsprozess erzeugt außerdem eine große Datenmenge.
Forscher untersuchen, ob künstliche Intelligenz diese Inspektionsaufzeichnungen analysieren und Bereiche identifizieren kann, die weiterer Aufmerksamkeit bedürfen, und so den Inspektoren dabei helfen, ihre Zeit und Energie effizienter einzusetzen.
Das Projekt behält jedoch weiterhin den manuellen Überprüfungsprozess bei. Alle von KI abgegebenen Empfehlungen müssen von menschlichen Inspektoren überprüft werden, und kein Kernkraftwerk erlaubt derzeit, dass KI die relevanten Inspektionsarbeiten vollständig übernimmt.
Die Bedeutung dieses Versuchs besteht darin, dass damit begonnen wird, künstliche Intelligenz schrittweise von einem bloßen Tool zum Abrufen von Dateien auf Hilfsaufgaben im Zusammenhang mit der eigentlichen Gerätewartung auszuweiten. Das bedeutet jedoch nicht, dass die KI die Befugnis erhalten hat, Geräte unabhängig zu prüfen oder über Reparaturen zu entscheiden.
Für weitere Anwendungen, also die direkte Beteiligung künstlicher Intelligenz an der Steuerung des Reaktorbetriebs, sind Branchenkenner noch sehr zurückhaltend.
Lauderdale sagte, es sei für ihn schwierig, sich vorzustellen, dass künstliche Intelligenz in der Lage sei, unabhängig zu bestimmen, wie ein Kernkraftwerk kurz- und langfristig betrieben werden solle. Die Kernenergieindustrie ist stark reguliert und alle Entscheidungen, die sich auf den Betrieb der Anlagen auswirken könnten, bergen erhebliche Risiken, sodass die menschliche Aufsicht noch für längere Zeit unverzichtbar bleiben wird.
Dies spiegelt auch den Unterschied zwischen der Kernenergieindustrie und vielen gewöhnlichen Geschäftsfeldern im Einsatz künstlicher Intelligenz wider. In einer allgemeinen Büroumgebung führt die Erstellung falscher Zusammenfassungen oder ungenauer Empfehlungen durch KI möglicherweise nur zu einem Effizienzverlust. In einer Hochrisikoanlage wie einem Kernkraftwerk müssen jedoch alle falschen Informationen zum Gerätestatus, zu Betriebsabläufen oder zu Sicherheitsanforderungen vollständig überprüft werden.
Daher bevorzugt die aktuelle Kernenergieindustrie den Einsatz künstlicher Intelligenz zunächst für Arbeiten, bei denen die Risiken relativ kontrollierbar sind, wie z. B. das Abrufen technischer Dokumente, das Organisieren historischer Fälle, die Unterstützung beim Ausfüllen von Regulierungsdokumenten und die Unterstützung von Ingenieuren bei der Entdeckung von Problemen, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Künstliche Intelligenz ist für die Bereitstellung von Informationen und Empfehlungen verantwortlich, während menschliche Fachkräfte weiterhin für die Überprüfung, Beurteilung und Entscheidungsfindung verantwortlich sind.
Auf längere Sicht könnte künstliche Intelligenz auch dazu beitragen, dass die US-Atomindustrie ihr verlorenes Fachwissen behält. Viel Erfahrung steckt nicht nur in formellen technischen Handbüchern, sondern spiegelt sich auch in der langfristigen Häufung von Geräteausfällen, Wartungsvorgängen und Ausnahmesituationen des Personals wider. Wenn diese Erfahrungen durch ein einheitliches Datensystem gespeichert und durch künstliche Intelligenz effektiv abgerufen und organisiert werden können, wird eine neue Generation von Technikern die Möglichkeit haben, einfacher auf das in den letzten Jahrzehnten erworbene Branchenwissen zuzugreifen.
Diese Fähigkeit könnte immer wichtiger werden, da die Vereinigten Staaten ihren Vorstoß zur Kernenergie erneuern. Neue Reaktoren erfordern eine große Anzahl an Fachpersonal, und bestehende Kernkraftwerke müssen auch mit alternder Ausrüstung, Personalabgängen und erhöhten Wartungsaufgaben zurechtkommen und gleichzeitig einen sicheren Betrieb aufrechterhalten. Sich einfach darauf zu verlassen, mehr Ingenieure einzustellen, wird diese Schwierigkeiten möglicherweise nicht schnell lösen.
Künstliche Intelligenz kann weder die berufliche Verantwortung von Kernkraftingenieuren ersetzen noch die Komplexität des Betriebs von Kernkraftanlagen selbst beseitigen, aber es wird erwartet, dass sie die Effizienz der Branche bei der Nutzung vorhandener Kenntnisse verbessert und es begrenzten Fachkräften ermöglicht, die erforderlichen Informationen schneller zu finden und mehr Zeit für Arbeiten aufzuwenden, die wirklich menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Für eine Branche, die seit langem Vorsicht und Sicherheit an die erste Stelle setzt, bedeutet der Einzug künstlicher Intelligenz in Kernkraftwerke nicht, dass Maschinen dabei sind, die Reaktoren zu übernehmen. Eine realistischere Änderung besteht darin, dass Ingenieure ein neues Tool erhalten, mit dem sie schneller Antworten aus zig Millionen Seiten technischer Informationen und jahrzehntelanger Betriebserfahrung finden können. In einer Zeit, in der die Kernenergieindustrie dem doppelten Druck einer wachsenden Stromnachfrage und einem Mangel an Fachkräften ausgesetzt ist, könnte dieser Wandel zu einer wichtigen Hilfskraft bei der Förderung der Wiederbelebung der US-amerikanischen Kernenergieindustrie werden.
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