Radioaktiv tullantıların idarə edilməsi nüvə enerjisindən istifadənin əsas problemlərindən biridir. Xüsusilə, radioaktiv yod uzun yarı ömrü (I-129 halda 15,7 milyon il), yüksək hərəkətliliyi və canlı orqanizmlər üçün toksikliyi səbəbindən ciddi ətraf mühit və sağlamlıq riskləri yaradır.

Koreyalı tədqiqat qrupu nüvə mühitinin bərpası üçün yodu çıxara bilən yeni material kəşf etmək üçün süni intellektdən uğurla istifadə edib. Komanda yod adsorbsiya edən tozlardan tutmuş çirklənmiş suyun təmizlənməsi filtrlərinə qədər müxtəlif sənaye-akademiya əməkdaşlıqları vasitəsilə kommersiyalaşdırılmasını irəli aparmağı planlaşdırır.

Nüvə və Kvant Mühəndisliyi Departamentindən professor Ho Jin Ryunun tədqiqat qrupu Koreya Kimya Texnologiyaları Elmi-Tədqiqat İnstitutunun Rəqəmsal Kimya Tədqiqat Mərkəzindən Dr. Juhwan Noh ilə əməkdaşlıq edərək, radioaktiv yod çirkləndiricilərini effektiv şəkildə təmizləyən yeni materialları kəşf etmək üçün süni intellektdən istifadə edərək texnika işləyib hazırlayıb. Onların araşdırması Journal of Hazardous Materials jurnalında dərc olunub .

Son tədqiqatlar göstərir ki, radioaktiv yod əsasən sulu mühitlərdə yodat (IO₃⁻) şəklində mövcuddur. Bununla belə, gümüş əsaslı mövcud adsorbentlər yodat üçün zəif kimyəvi adsorbsiya gücünə malikdir, bu da onları səmərəsiz edir. Buna görə də, yodatı effektiv şəkildə aradan qaldıra bilən yeni adsorbent materialların hazırlanması zəruridir.

Professor Ho Jin Ryunun komandası müxtəlif metal elementləri ehtiva edən Layered Double Hydrooxides (LDHs) adlanan birləşmələr arasında optimal yod adsorbentləri müəyyən etmək üçün maşın öyrənməsinə əsaslanan eksperimental strategiyadan istifadə edib.

Bu tədqiqatda hazırlanmış çox metal LDH – mis, xrom, dəmir və alüminiuma əsaslanan Cu₃(CrFeAl) yodatin 90%-dən çoxunu çıxararaq müstəsna adsorbsiya performansı göstərdi. Bu nailiyyət süni intellektə əsaslanan aktiv öyrənmədən istifadə edərək geniş kompozisiya məkanını səmərəli şəkildə araşdırmaq sayəsində mümkün olub, bu da adi sınaq və səhv təcrübələri vasitəsilə axtarış aparmaq çətin olacaq.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=8188791252&adk=1645945215&adf=308666314&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1751605793&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-07-ai-optimal-material-radioactive-iodine.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS4xMjAiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTIwIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTIwIl0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1751605791588&bpp=1&bdt=109&idt=268&shv=r20250630&mjsv=m202507020101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1751605791%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1751605791%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3D1241933dda87baba%3AT%3D1750839581%3ART%3D1751605791%3AS%3DAA-AfjZwPuiSAour3k16ZA1JtXua&prev_fmts=0x0%2C336x280%2C1905x945&nras=2&correlator=815810232978&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=3&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2121&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31093273%2C95353386%2C95362655%2C95365225%2C95365235%2C31093300%2C95344788%2C95359266%2C95365117&oid=2&pvsid=5750742034575308&tmod=1846020030&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=1968

Tədqiqat qrupu, yüksək entropiyaya malik materiallar kimi LDH-lərin geniş çeşidli metal kompozisiyalarını özündə birləşdirə bildiyinə və anion adsorbsiyasına əlverişli strukturlara malik olduğuna diqqət yetirmişdir. Bununla belə, çox metallı LDH-lərdə mümkün metal birləşmələrinin çox olması səbəbindən ənənəvi eksperimental üsullarla optimal tərkibi müəyyən etmək demək olar ki, qeyri-mümkün olmuşdur.

Bunun öhdəsindən gəlmək üçün komanda AI ( maşın öyrənməsi ) istifadə etdi. 24 ikili və 96 üçlü LDH kompozisiyalarından eksperimental məlumatlardan başlayaraq , dördüncü və quinar namizədləri daxil etmək üçün axtarışlarını genişləndirdilər. Nəticədə, onlar ümumi namizəd materialların yalnız 16%-ni sınaqdan keçirərək yodatların çıxarılması üçün optimal materialı kəşf edə bildilər.

Professor Ho Jin Ryu dedi: “Bu tədqiqat , nüvə ətraf mühitin təmizlənməsi üçün yeni materialların hazırlanması üçün tədqiqatları sürətləndirəcək yeni material namizədlərinin böyük bir hovuzundan radioaktiv zərərsizləşdirmə materiallarını səmərəli şəkildə müəyyən etmək üçün süni intellektdən istifadə potensialını göstərir .”

Tədqiqat qrupu hazırlanmış toz texnologiyası üçün yerli patent müraciəti təqdim edib və hazırda beynəlxalq patent müraciəti ilə davam edir. Onlar müxtəlif şərtlər altında materialın performansını artırmağı və çirklənmiş suyun təmizlənməsi üçün filtrlərin hazırlanmasında sənaye-akademiyanın əməkdaşlığı vasitəsilə kommersiyalaşdırılmasını davam etdirməyi planlaşdırırlar.

Daha çox məlumat: Sujeong Lee və digərləri, Maşın öyrənməsi ilə dəstəklənən təcrübələr vasitəsilə yodatların zərərsizləşdirilməsi üçün çox metal qatlı ikiqat hidroksidlərin kəşfi, Təhlükəli Materiallar Jurnalı (2025). DOI: 10.1016/j.jhazmat.2025.138735

Jurnal məlumatı: Journal of Hazardous Materials 

Koreya Qabaqcıl Elm və Texnologiya İnstitutu (KAIST) tərəfindən təmin edilmişdir