Poder Nuclear IA: Aprendizaje por Refuerzo vs Pre-Entrenamiento para Entornos Técnicos de Alto Riesgo

Resumen

Explora cómo el aprendizaje por refuerzo amplifica comportamientos preentrenados en sistemas de IA, con implicaciones para entornos de alto riesgo como las plantas nucleares, basado en investigaciones de Harvard.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en la Energía Nuclear
Visión general de las aplicaciones de IA en entornos de alto riesgo
Importancia de la seguridad y fiabilidad de la IA en la energía nuclear
• Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Conceptos clave: agentes, entornos, políticas, recompensas
Algoritmos de RL: Q-Learning, Deep Q-Networks, Gradientes de Política
• Fundamentos de la Preentrenamiento en IA
Métodos de preentrenamiento: supervisado, no supervisado, auto-supervisado
Aprendizaje por transferencia y ajuste fino en entornos técnicos
• Perspectivas de Investigación: Estudios de Harvard sobre IA en Energía Nuclear
Resumen de los hallazgos clave de la investigación de Harvard
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Aprendizaje por Refuerzo vs. Preentrenamiento
Comparación de RL y modelos preentrenados en entornos de alto riesgo
Uso sinérgico de RL y preentrenamiento: ventajas y desafíos
• Diseño de Sistemas de IA para Energía Nuclear
Mejores prácticas en el despliegue de IA en entornos nucleares
Asegurar la robustez, la seguridad y el cumplimiento
• Consideraciones Éticas y Regulatorias
Implicaciones éticas de la IA en entornos de alto riesgo
Navegación por marcos regulatorios y estándares de seguridad
• Estudios de Caso: Implementación Exitosa
Análisis de despliegues exitosos de IA en plantas de energía nuclear
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Tendencias Futuras en IA para Entornos de Alto Riesgo
Tecnologías y métodos emergentes
Avances anticipados y desafíos potenciales
• Conclusión del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Debate abierto sobre el futuro de la IA en la energía nuclear
• Presentación del Proyecto Final
Diseñar un sistema conceptual de IA utilizando RL y preentrenamiento para una tarea específica en una planta de energía nuclear
Sesión de presentación y revisión por pares

Asignaturas

Informática