【美国能源部网站2024年11月1日报道】 美国橡树岭国家实验室（ORNL）最新研发的人工智能检测系统在核设备3D打印零件检测领域取得重大突破，将检测时间大幅缩减85%。
该系统采用先进的机器学习算法，能够高效重建和分析计算机断层扫描（CT）图像。这一创新不仅显著降低检测成本，缩短检测时间，还减少所需的扫描次数。在爱达荷国家实验室（INL）的实践应用中，该系统展现出卓越性能——分析30余个3D打印样品仅需不到5个小时，而传统检测方法则需要30多个小时才能完成单次扫描。
目前，橡树岭正致力于系统优化，重点提升其在放射性材料和核燃料检测方面的适用性。这项突破性技术获得了美国能源部先进材料和制造技术（AMMT）计划的大力支持，将显著加快先进材料和制造技术商业化进程。
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作者：新能源采编
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分类：核电
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