Podatkovni centri z umetno inteligenco rastejo kot gobe po dežju, a za njihov zagon ni potrebna le stavba ustrezne zmogljivosti in dovolj strojne opreme, ampak tudi ustrezna oskrba z električno energijo, saj gre za sisteme z ogromnimi energijskimi potrebami, katerih oskrba je včasih resen izziv. Ena od možnih rešitev je uporaba jedrske energije, in sicer v obliki kompaktnih modulov jedrskih elektrarn, na katerih potekajo potrebna raziskovalna in razvojna dela že dolgo.
Načrtovanje in izgradnja posamezne jedrske elektrarne je izjemno dolgotrajen proces, do začetka gradnje je treba pridobiti veliko dovoljenj, pozneje pa je treba upoštevati številne predpise, torej so birokratska bremena precej velika. Microsoft in Nvidia želita prav ta proces s pomočjo novega partnerstva poenostaviti in skrajšati, in sicer z uporabo moči umetne inteligence. Nvidia pri novih podatkovnih centrih že dolgo uporablja simulacijske metode, v bistvu načrtujejo in simulirajo vsak pomemben korak procesa, preden se začne dejanska gradnja, tako nastane podroben digitalni načrt, v okviru katerega hitro pridejo na plan težave, izzivi in morebitne pasti, hkrati pa pomaga tudi pri tem, da izvedba poteka usklajeno. To metodo Microsoft in Nvidia uporabljata tudi pri novih jedrskih elektrarnah, ki bodo skrbele posebej za oskrbo podatkovnih centrov z umetno inteligenco z energijo.
Načrtovanje in gradnja jedrskih elektrarn je dolgotrajen in drag proces, vendar ga lahko partnerja bistveno skrajšata z uporabo platforme Nvidia Omniverse, v okviru katere se uporabljajo generativna umetna inteligenca, simulacija digitalnih dvojčkov in druge tehnologije. Običajni postopek pomeni večletne postopke izdajanja dovoljenj, dela s razdrobljenimi inženirskimi podatki in zahteva ročni regulatorni pregled, kar vse lahko povzroči zamude v procesih.
V ta namen v okviru sodelovanja vzpostavljata štirifazni proces jedrskega razvoja, ki lahko pomaga pri optimizaciji procesa. Najprej bosta inženirsko načrtovanje pospešila z visokokakovostnimi simulacijami ter uporabo preizkušenih načrtov in modelnih vzorcev, ki dajejo celovito sliko še pred začetkom gradnje. Postopke licenciranja in izdajanja dovoljenj bosta pospešila z generativno umetno inteligenco, ki pomaga tako pri sestavljanju dokumentov kot pri analizi pomanjkljivosti, s čimer je lažje izdelati dokumentacijo, ki običajno obsega več deset tisoč strani.
Za gradnjo nastajata simulaciji 4D in 5D, ki vključujeta časovnice in omogočata spremljanje gibanja stroškov, s čimer se možnosti, ki jih nudijo tradicionalni 3D modeli, temeljito razširijo. Jedrska elektrarna se v bistvu zgradi digitalno, tako je mogoče ves čas spremljati fizični napredek glede na digitalne načrte in pravočasno zaznati morebitna trčenja v časovnici. Med obratovanjem senzorji, ki jih upravlja umetna inteligenca, in digitalni dvojčki omogočajo odkrivanje anomalij in preventivno vzdrževanje, kar je lahko v veliko pomoč.
V procesu sodelujeta platformi Nvidia Omniverse in AI Enterprise, vloga pa je namenjena tudi modelom Earth 3, PhysicsNeMo, Isaac Sim in Metropolis, prav tako tehnologiji Generative AI for Permitting Solution Accelerator and Planetary Computer, ki jo je razvil Microsoft; vse skupaj deluje z uporabo Azura. Uporaba generativne umetne inteligence v ta namen se lahko povprečnemu uporabniku zdi nenavadna, a se v praksi že uporablja: strokovnjaki podjetja Aalo Atomics so s podobnimi metodami za 92 % zmanjšali delovne obremenitve, povezane s postopkom izdajanja dovoljenj, za to so morali uporabiti le Microsoftovo tehnologijo Generative AI for Permitting, s katero so na letni ravni prihranili približno 80 milijonov dolarjev stroškov.
Od sodelovanja obeh podjetij lahko imata koristi še dve drugi podjetji: ena je Everstar iz Nvidiinega zagonskega programa Inception, druga pa Atomic Canyon. Everstar zagotavlja domensko specifično umetno inteligenco, da je mogoče naloge, povezane z jedrskim razvojem, opravljati na platformi Azure, Atomic Canyon pa s platformo Neutron inženirjem jedrske energije omogoča dostop do potrebnih zmožnosti prek standardnega podjetniškega nabavnega postopka, ta platforma pa jim je na voljo že tudi na Microsoftovi tržnici Marketplace.
Ker lahko postavitev ene nove jedrske elektrarne traja več let ali celo več kot desetletje, je veliko prostora za to, da se procesi z zgornjimi optimizacijami bistveno pospešijo. Drugo vprašanje pa je, ali bomo sadove sodelovanja na dolgi rok sploh potrebovali, torej ali se bo na daljši rok pokazalo tako veliko povpraševanje graditeljev podatkovnih centrov z umetno inteligenco, kot ga zdaj pričakujeta partnerja.
