原子能机构有史以来第一次关于将人工智能用于核应用的会议在原子能机构大会第六十四届常会期间以虚拟方式举行。会议展示了核科学中基于人工智能的方法如何使人类健康、水资源管理和核聚变研究受益。此次活动向公众开放，聚集了来自43个国家的300多人，就人工智能在核科学中的潜力及其使用的相关影响，包括伦理和透明度展开了全球对话。
人工智能是指将数字数据、处理算法和不断增强的计算能力结合起来，开发出能够以类似人类逻辑和推理的方式追踪复杂问题的系统的技术集合。人工智能技术可以分析大量数据，“学习”如何完成某项任务。这种技术被称为机器学习。
“人工智能正在呈指数级发展，”原子能机构副总干事兼核科学和应用司司长纳贾特·莫克塔说，“人工智能识别数据模式和分析来自卫星、无人机或医学扫描的高分辨率图像的能力，可以提高对人道主义紧急情况的响应，帮助医生识别癌症和其他疾病，提高农业生产力，以及跟踪动物和海洋迁移。”
人工智能应用于核科学，有可能例如推进核医学和癌症治疗中的癌症分期，加快实现聚变能源生产的进展，以及帮助保护全球水资源免受过度开采和污染。
在虚拟会议上，四位专家就人工智能在核科学中的关键应用领域发表了见解，并回答了在线与会者的提问。
人工智能用于癌症分期和治疗
“ 现代肿瘤学虽然非常先进，但在很大程度上仍是一种一刀切的努力。” 加拿大麦吉尔大学教授兼医学物理学家JanSeuntjens说，“这意味着为特定疾病患者开出的治疗方法在很大程度上仍然是通用的，或者换句话说，从一个患者到另一个患者都是一样的。人工智能给我们提供了机会，考虑到我们所掌握的该特定患者的所有信息或数据，使治疗更加个性化。”
Seuntjens强调了人工智能可以通过改善图像解读、更准确的治疗方案和肿瘤轮廓，以及自适应放疗——一种适应个体患者内部解剖变异的放疗过程——来支持医生进行癌症诊断和治疗。
用人工智能推进聚变研究
核聚变是生产丰富、安全和可持续能源的一个机会。
这一领域的研究需要大量的实验和理论活动，涵盖等离子体物理学和材料科学等领域。基于人工智能的方法通过最大限度地利用从实验和模拟数据中提取的信息的数量和适用性，为加快实现聚变能源的进展提供了机会。
美国通用原子公司首席科学家David Humphreys解释了人工智能如何为未来聚变电站的持续、安全和高效运行提供必要的预测和控制解决方案。在可用于推进聚变研究的人工智能和机器学习机会中，他提到了优化实验规划，这将有助于加快获得新知识的进展，以及利用从世界各地实验聚变设施开发的大型数据库中获得的算法实时优化等离子体控制方案。
原子能机构发布了聚变装置信息系统，这是原子能机构有史以来第一个在线聚变数据库。它包含了全球100多个目前在运、在建、规划中或已关闭的公共和私营聚变装置的数据。
利用人工智能保护水和环境
自来水管理实践如何影响水的损失？太平洋鲑鱼产地每年都会发生变化吗？飓风的水分来源有哪些？加拿大渥太华大学地球与环境科学系助理教授ClementBataille认为，机器学习可以帮助我们通过大规模绘制水文和环境过程图来深入了解这些问题。
人工智能还可以通过同位素地球化学帮助管理环境、水文和生态资源。Bataille解释说，由于同位素科学使用全球网络和储存库中共享的大量数据，包括原子能机构的数据，因此，使用人工智能对于获得可解释的结果和加强我们对环境和水文过程的理解变得至关重要。
