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Investigadores/as Institucionales

Queral C.Autor o CoautorFernández-Cosials K.Autor o Coautor

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21 de noviembre de 2025
Publicaciones
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Conferencia Publicada
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AI-based Project CERO: deep learning for operating experience in NPPs

Publicado en: Transactions of the American Nuclear Society. 132 (1): 744-747 - 2025-01-01 132(1), DOI: 10.13182/T140-48321

Autores:

Queral C; Castejón F; Durán Batalla JL; Fernandez-Cosials K; García A; Iñiguez D; Isasia R; Tarancon A; Yllanes D
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Afiliaciones

Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI); Zaragoza; 50018; Spain; Departamento de Física Teórica; Universidad de Zaragoza; Zaragoza; 50009; Spain - Autor o Coautor
Kampal Data Solutions; WTCZ; Avda. Maria Zambrano 31; Zaragoza; 50018; Spain - Autor o Coautor
Kampal Data Solutions; WTCZ; Avda. Maria Zambrano 31; Zaragoza; 50018; Spain; Fundación ARAID; Diputación General de Aragón; Zaragoza; 50018; Spain; Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI); Zaragoza; 50018; Spain; Departamento de - Autor o Coautor
Kampal Data Solutions; WTCZ; Avda. Maria Zambrano 31; Zaragoza; 50018; Spain; Fundación ARAID; Diputación General de Aragón; Zaragoza; 50018; Spain; Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI); Zaragoza; 50018; Spain; Zaragoza Scient - Autor o Coautor
Nuclear Safety Council; Pedro Justo Dorado 11. 28040; Madrid; Spain - Autor o Coautor
Nuclear Safety Council; Pedro Justo Dorado 11. 28040; Madrid; Spain; Nuclear Fusion Laboratory. CIEMAT.; Av Complutense 40. 28040; Madrid; Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid; Alenza Street; Madrid; 28003; Spain - Autor o Coautor
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Resumen

In the field of operating experience, the ability to efficiently retrieve relevant incident reports in response to a given query is essential for learning from past incidents and preventing future occurrences. Current search engines rely on literal matches on whole documents or on preexisting manual classification or annotation. In Project CERO, supported by the Spanish Nuclear Safety Council and based on the NRC ADAMS database, we have developed a state-of-the-art search engine leveraging the latest advances in deep learning. The system builds upon a unified metadata schema, keyphrase extraction and a strong semantic-search model, giving rise to a powerful engine. © 2025, American Nuclear Society. All rights reserved.
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Palabras clave

'currentDeep learningIncident reportsKey-phrases extractionsLiteralsManual annotationManual classificationMetadata schemaNuclear safetyOperating experienceQuery processingSearch enginesSemanticsState of the art

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Transactions of the American Nuclear Society, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Industrial and Manufacturing Engineering, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 1 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (QUERAL SALAZAR, JOSE CESAR) .

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Objetivos del proyecto

Los objetivos perseguidos en esta aportación se centran en mejorar la gestión de la experiencia operativa en centrales nucleares mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Se pretende analizar la capacidad de recuperación eficiente de informes de incidentes relevantes ante consultas específicas, evaluar las limitaciones de los motores de búsqueda actuales basados en coincidencias literales y clasificaciones manuales, desarrollar un motor de búsqueda avanzado basado en aprendizaje profundo, caracterizar un esquema unificado de metadatos y extracción de frases clave, y validar un modelo semántico robusto que potencie la búsqueda de información en la base de datos NRC ADAMS, con el fin de facilitar el aprendizaje y la prevención de incidentes futuros en el sector nuclear.
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Resultados más relevantes

Los resultados más relevantes del estudio demuestran avances significativos en la recuperación eficiente de informes de incidentes en centrales nucleares mediante aprendizaje profundo. En primer lugar, se desarrolló un motor de búsqueda avanzado basado en deep learning que supera los métodos tradicionales basados en coincidencias literales o clasificaciones manuales. En segundo lugar, se implementó un esquema unificado de metadatos que mejora la organización y accesibilidad de la información. En tercer lugar, se integró un modelo semántico robusto junto con la extracción automática de palabras clave, optimizando la precisión y relevancia de las consultas. Finalmente, el sistema se validó utilizando la base de datos NRC ADAMS, garantizando su aplicabilidad en entornos reales de experiencia operativa.
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