快科技11月7日消息，據(jù)報道，美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）在核設備3D打印零件檢測領(lǐng)域取得了里程碑式的進展，其最新研發(fā)的人工智能檢測系統(tǒng)成功將檢測時間縮短了驚人的85%。

該系統(tǒng)深度融合了先進的機器學習算法，能夠迅速且精準地重建并分析計算機斷層掃描（CT）圖像，極大地提升了檢測效率。

這一創(chuàng)新不僅大幅削減了檢測成本，還將檢測時間大幅壓縮，同時顯著減少了所需的掃描次數(shù)，為核設備零件的檢測工作帶來了革命性的改變。

在愛達荷國家實驗室（INL）的實際應用中，該系統(tǒng)的表現(xiàn)尤為出色。僅需不到5個小時，它便能完成對30多個3D打印樣品的全面分析，而傳統(tǒng)的檢測方法完成單次掃描就需要耗費30多個小時。這一對比充分展示了該系統(tǒng)在提升檢測速度方面的巨大優(yōu)勢。

目前，橡樹嶺國家實驗室正全力推進該系統(tǒng)的優(yōu)化工作，旨在進一步提升其在放射性材料和核燃料檢測方面的應用效能。

這項突破性技術(shù)得到了美國能源部先進材料和制造技術(shù)（AMMT）計劃的有力支持，預示著它將有力推動先進材料和制造技術(shù)的商業(yè)化進程，為核能領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。