US-Atomkraftwerke setzen auf KI, vor allem für den Papierkram

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In Amerikas Atomkraftwerken hat die KI ihren ersten großen Job gefunden, und der ist erstaunlich unspektakulär: Akten durchsuchen, Mängelberichte sortieren, Anträge vorformulieren. Fast allen 94 Reaktoren in den USA wurden inzwischen KI-Werkzeuge angeboten, die meisten Betreiber haben zugegriffen, berichtet IEEE Spectrum. An die Steuerung der Anlagen lassen sie die Systeme allerdings nicht heran.

Was die KI im Kraftwerk konkret macht

Kaum eine Branche produziert so viel Dokumentation wie die Kernkraft. Jede Reparatur, jede Auffälligkeit und jede Änderung muss belegt, begründet und gegenüber der Atomaufsicht NRC nachvollziehbar sein. Genau hier setzen die neuen Werkzeuge an:

• Regelwerke durchsuchen: Der Nuclear Industry Virtual Assistant (NIVA) des Startups Atomic Canyon ist seit August in der gesamten nordamerikanischen Kraftwerksflotte verfügbar. Entwickelt wurde er gemeinsam mit den Branchenorganisationen EPRI, INPO und NEI. NIVA beantwortet Fragen in Alltagssprache auf Basis von NRC-Richtlinien, Industriestandards und technischen Berichten und zeigt zu jeder Antwort die Quellen an.
• Aus alten Fehlern lernen: Ein zweiter Assistent durchforstet die Betriebserfahrung der Branche, also Berichte darüber, wie andere Kraftwerke ähnliche Probleme gelöst haben. Hat etwa eine Pumpe ein Problem, fasst die KI Wartungsanleitungen und zehntausende Vorfallsberichte zusammen, die Ingenieur:innen prüfen dann die Quellen.
• Mängelberichte sortieren: Das Startup Nuclearn kategorisiert sogenannte Condition Reports, also Meldungen über Auffälligkeiten und Mängel, und leitet sie an die zuständigen Stellen weiter. Laut Investor SJF Ventures nutzt rund die Hälfte der US-Flotte das System. In einem Fall seien 87 Prozent von über 38.000 Meldungen automatisch bearbeitet und mehr als 5.600 Ingenieursstunden eingespart worden.
• Entwürfe schreiben: Assistenten fassen lange Dokumente zusammen und erstellen erste Entwürfe für Bewertungen und Arbeitspläne.
• Inspektionen unterstützen: Bei einem Pilotprojekt des Forschungsinstituts EPRI markiert KI Auffälligkeiten in Daten von Schweißnahtprüfungen. Jede Empfehlung wird von einem Menschen geprüft.
• Genehmigungsanträge vorbereiten: Bei einer Demonstration des US-Energieministeriums mit Microsoft und dem Startup Everstar verwandelte KI eine Sicherheitsanalyse für einen neuen Reaktortyp in 208 Seiten, die Abschnitten eines NRC-Lizenzantrags entsprechen. Das dauerte einen Tag statt der üblichen vier bis sechs Wochen, ein Experte prüfte das Ergebnis.

Was die KI nicht darf

Mit dem Betrieb der Reaktoren haben die Werkzeuge nichts zu tun. NIVA hat keinen Zugang zu den Anlagensystemen, schreibt nichts in Steuerungen und genehmigt nichts. „Man will keine Maschinen, die Entscheidungen treffen, die den Betrieb beeinflussen könnten“, sagt Atomic-Canyon-CEO Trey Lauderdale. Lizenzierte Operator:innen und Ingenieur:innen behalten ihre Entscheidungsbefugnis. Auch bei der Sicherheit gelten strenge Regeln: Nuclearn hält die Daten jedes Kraftwerks vor Ort, NIVA durchsucht nur Datenbanken, für die ohnehin eine Freigabe auf Kraftwerksebene nötig ist.

Die Modelle hinter NIVA hat Atomic Canyon gemeinsam mit dem Oak Ridge National Laboratory auf dem Supercomputer Frontier trainiert, mit mehr als 53 Millionen Seiten an NRC-Dokumenten. Den Bedarf begründet die Branche mit einer alternden Belegschaft, die ihr Wissen bald in Pension mitnimmt, und mit der geplanten Renaissance der Kernkraft. In den USA hat kürzlich das erste Mini-AKW grünes Licht bekommen, und auch Microsoft und Nvidia arbeiten an KI-Werkzeugen für den gesamten Lebenszyklus von Kraftwerken, von der Genehmigung bis zum Betrieb.

Kritik: Papierkram ist Sicherheitsarbeit

Kritiker:innen halten gerade den Einsatz bei Genehmigungen für riskant. Die Sicherheitsexpertinnen Heidy Khlaaf und Sofia Guerra warnen in einem Report des AI Now Institute, dass Lizenzunterlagen kein Selbstzweck seien. Sie sollen belegen, dass die Verantwortlichen die Risiken eines Kraftwerks verstehen und beherrschen. Schon kleinste Fehler im Genehmigungsprozess könnten katastrophale Folgen haben, und Sprachmodelle würden bei Faktenfragen noch zu oft danebenliegen. Zudem neigen Menschen dazu, überzeugend formulierten KI-Texten zu vertrauen. Subtile Fehler darin zu finden, könne länger dauern, als die Dokumente selbst zu schreiben. Dazu kommen neue Angriffsflächen, etwa manipulierte Trainingsdaten. Atomic Canyon selbst empfiehlt Vorsicht: Fachleute sollten sich nie auf das Wort eines KI-Systems verlassen, sagt Lauderdale.