Yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin enerji sektöründe hızla yaygınlaşması, nükleer güç santrallerinin gelecekte YZ tarafından işletilip işletilemeyeceği sorusunu gündeme getirmiştir. Bu çalışmada nükleer santrallerdeki mevcut YZ uygulamaları, otonom reaktör işletmesine yönelik araştırmalar, uluslararası düzenleyici kuruluşların yaklaşımları ile YZ’nin güvenlik açısından kritik işlevlerde kullanılmasının önündeki teknik ve kurumsal engeller incelenmektedir. Değerlendirme sonucunda YZ’nin kısa ve orta vadede santral işletmesini devralmasının değil, operatörlere karar desteği sağlayan bir araç olarak konumlanmasının beklendiği sonucuna ulaşılmıştır. Otonom işletme ise öncelikle mikroreaktörler ve küçük modüler reaktörler (SMR) için uzun vadeli bir araştırma hedefi niteliğini korumaktadır.
1.Yapay Zekâ Nükleer Santralleri İşletebilir mi?
Nükleer güç santralleri, yüksek düzeyde otomasyon içeren ancak güvenlik açısından kritik kararların lisanslı operatörler tarafından verildiği tesislerdir. Son yıllarda makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük dil modellerindeki gelişmeler, bu teknolojilerin santral işletmesinde daha etkin biçimde kullanılmasına yönelik beklentileri artırmıştır. Kamuoyunda bu beklenti çoğu zaman “yapay zekâ santralleri yönetecek mi?” sorusuyla ifade edilmektedir.
Söz konusu sorunun yanıtlanabilmesi için öncelikle “yönetim” kavramının ayrıştırılması gerekmektedir. Santral işletmesi; bilgi yönetimi, bakım planlaması, arıza teşhisi, reaktör güç kontrolü ve güvenlik sistemlerinin devreye alınması gibi farklı risk düzeylerine sahip işlevlerden oluşmaktadır. Bu çalışmanın amacı, YZ’nin bu işlevlerin hangilerinde bugün kullanıldığını, hangilerinde araştırma aşamasında olduğunu ve hangilerinde öngörülebilir gelecekte kullanımının sınırlı kalacağını ortaya koymaktır.
2. Nükleer Santrallerde Otomasyon ve İnsan Faktörü
Nükleer santrallerde otomasyonun gelişimi, insan faktörü mühendisliğiyle yakından ilişkilidir. 1979 yılındaki Three Mile Island kazası, operatörlerin yanlış yorumlanan gösterge bilgileri nedeniyle hatalı müdahalelerde bulunabileceğini göstermiş ve kontrol odası tasarımında insan–makine arayüzünün önemini öne çıkarmıştır. Bu süreçte analog enstrümantasyon ve kontrol (I&C) sistemleri yerini aşamalı olarak dijital sistemlere bırakmıştır.
Bununla birlikte nükleer güvenlik felsefesinin temelini oluşturan derinlemesine savunma ilkesi, güvenlik işlevlerinin çok katmanlı, bağımsız ve öngörülebilir sistemlerle yerine getirilmesini gerektirmektedir. Reaktör koruma sistemleri bu nedenle deterministik mantığa dayalı, doğrulanabilir ve geçerlenebilir yapıda tasarlanmaktadır. IAEA’nın enstrümantasyon ve kontrol sistemlerinin tasarımına ilişkin SSG-39 ve insan faktörü mühendisliğine ilişkin SSG-51 güvenlik kılavuzları, bu alandaki temel uluslararası referanslar arasında yer almaktadır.
3. Güncel Yapay Zekâ Uygulamaları
IAEA’nın 2025 yılında yayımladığı rapora göre YZ teknolojileri çeşitli sektörlerde hızla ilerlemesine karşın nükleer enerji sektöründeki kullanımı henüz erken aşamadadır ve pilot projeler ile sınırlı uygulamalardan oluşmaktadır. Bu raporda YZ, hiçbir noktada insan uzmanlığının yerini alan otonom bir teknoloji olarak sunulmamaktadır. Mevcut uygulamalar aşağıdaki başlıklar altında toplanabilir.
3.1 Bilgi ve Belge Yönetimi
Nükleer santraller, işletme ömürleri boyunca çok büyük hacimde teknik ve düzenleyici belge biriktirmektedir. ABD’deki Diablo Canyon Nükleer Santrali’nde yaklaşık 9.000 prosedür ve 9 milyon belge bulunmakta, bunların önemli bir kısmı kâğıt veya mikrofiş arşivlerinden taranmış durumdadır. Bu santralde Atomic Canyon firmasının Neutron Enterprise adlı üretken YZ çözümü, belge arama ve erişim süreçleri için devreye alınmıştır. Bu uygulama, ABD’deki bir üretim tesisinde sahada çalışan ilk ticari üretken YZ kurulumu olarak tanımlanmaktadır. Sistem, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı ile birlikte nükleer sektöre özgü olarak geliştirilen FERMI model ailesine dayanmaktadır. Santral yöneticileri tarafından sistemin bir karar verici değil, çalışanlara destek veren bir yardımcı araç olarak konumlandırıldığı vurgulanmıştır.
3.2 Kestirimci Bakım ve Arıza Teşhisi
Pompa, vana, türbin ve transformatör gibi bileşenlerden toplanan titreşim, sıcaklık ve akım verileri makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilerek arızaların erken aşamada tespit edilmesi hedeflenmektedir. Bu yaklaşım, planlı olmayan duruşları ve bakım maliyetlerini azaltma potansiyeli taşımaktadır. Söz konusu uygulamalar genellikle güvenlik sınıfı dışındaki sistemlerde kullanılmakta ve operatöre öneri niteliğinde çıktı üretmektedir.
3.3 Dijital İkiz ve Yakıt Yönetimi
Dijital ikiz, fiziksel bir sistemin gerçek zamanlı verilerle beslenen sanal bir modelidir. Nükleer santrallerde dijital ikizler; reaktör davranışının izlenmesi, işletme senaryolarının önceden değerlendirilmesi ve kor yükleme düzenlerinin optimizasyonu amacıyla geliştirilmektedir. Bu alandaki çalışmalar, fizik tabanlı modeller ile veri odaklı modellerin birleştirildiği hibrit yaklaşımlar üzerinde yoğunlaşmaktadır.
4. Otonom İşletmeye Yönelik Araştırmalar
Otonom işletme kavramı, özellikle mikroreaktörler ve SMR’ler bağlamında gündeme gelmektedir. Bu reaktörlerin uzak bölgelerde veya küçük ölçekli uygulamalarda ekonomik olarak işletilebilmesi için personel gereksiniminin azaltılması önemli bir hedef olarak görülmektedir. Agarwal (2023), karayolu taşıtları ve havacılık alanındaki otomasyon seviyelerine benzer biçimde reaktör işletmesi için güncellenmiş otomasyon seviyeleri önermiş ve bu otomasyonun mevcut güvenlik, güvenilirlik ve kök neden analizi standartları korunarak gerçekleştirilmesi gerektiğini vurgulamıştır.
Bu alandaki başlıca araştırmalar şunlardır:
- ACORN: Idaho Ulusal Laboratuvarı (INL) tarafından geliştirilen bu öngörülü (anticipatory) kontrolcü, ısı borulu mikroreaktörlerde yük takibi ile arızalı veya bozulmuş işletme koşulları için optimal kontrol eylemleri üretmektedir. Aynı çalışmada aktarılan sektör anketine göre katılımcıların yalnızca %21’i otonom işletme için YZ’yi gerekli görmektedir.
- Pekiştirmeli öğrenme: Michigan Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, derin pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle Holos-Quad mikroreaktör tasarımında kontrol tamburlarının gerçek zamanlı ayarlanması yoluyla güç kontrolünü incelemiş ve sonuçları geleneksel PID kontrolüyle karşılaştırmıştır.
- Uzaktan ve otonom güç kontrolü: Temmuz 2026’da INL, Illinois Üniversitesi ve Purdue Üniversitesi araştırmacıları, coğrafi olarak dağıtık bir kontrol sistemi kullanarak PUR-1 araştırma reaktörünün gücünü ilk kez uzaktan ve otomatik olarak gerçek zamanlı biçimde ayarlamıştır. Bu deney boyunca reaktörün kendi güvenlik sistemleri tam yetkiye sahip olmaya devam etmiştir.
- PROMETHEUS: INL, ABD Enerji Bakanlığı’nın Genesis Mission programı kapsamında YZ ile yönlendirilen otonom bir nükleer reaktörün gösterimini hedefleyen PROMETHEUS projesini yürütmektedir.
Bu çalışmaların ortak özelliği, otonom kontrolün güç ayarı gibi işletme işlevleriyle sınırlı tutulması ve reaktör koruma sistemlerinin bağımsız olarak korunmasıdır. INL’nin PUR-1 deneyi, ABD Enerji Bakanlığı’nın “döngüde insan” (human-in-the-loop) iş akışlarını esas alan yaklaşımının bir parçası olarak tanımlanmaktadır.
5. Düzenleyici Yaklaşımlar
5.1 ABD Nükleer Düzenleme Komisyonu (NRC)
NRC, Mayıs 2023’te NUREG-2261 kodlu “Yapay Zekâ Stratejik Planı: 2023–2027 Mali Yılları” belgesini yayımlamıştır. Bu planın amacı, kurumun gelecekteki YZ başvurularını etkin biçimde değerlendirebilecek yetkinliğe ulaşmasıdır. NRC ayrıca Ekim 2024’te yayımladığı boşluk analizi çalışmasında 517 düzenleyici kılavuzu YZ uygulamaları açısından incelemiştir. Kurum, 29 Eylül 2025’te “2026 Mali Yılı Yapay Zekâ Stratejik Planı”nı yayımlamıştır. Bu planda tüm faaliyetlerde güvenlik önlemlerine, gözetime ve insan muhakemesine öncelik verildiği belirtilmektedir.
5.2 Uluslararası İş Birliği
Eylül 2024’te Kanada Nükleer Güvenlik Komisyonu (CNSC), Birleşik Krallık Nükleer Düzenleme Ofisi (ONR) ve NRC, nükleer uygulamalarda YZ sistemlerinin geliştirilmesine ilişkin ortak bir ilkeler belgesi yayımlamıştır. Bu belge, YZ’nin nükleer tesislerde güvenli kullanımına yönelik temel ilkeleri ortaya koymaktadır.
5.3 Uluslararası Atom Enerjisi Ajansı (IAEA)
IAEA’nın 2025 yılında yayımladığı NR-T-1.26 numaralı rapor, YZ uygulamalarının nükleer santrallerin yaşam döngüsü boyunca devreye alınmasında ele alınması gereken konulara ilişkin genel rehberlik sunmaktadır. Ajans, 2025 yılı Kasım ayında insan faktörlerine odaklanan bir teknik toplantı da düzenlemiştir .
Düzenleyici kuruluşların ortak yaklaşımı, risk düzeyine göre kademelendirilmiş bir değerlendirme çerçevesinin benimsenmesi ve YZ’nin öncelikle güvenlik açısından kritik olmayan işlevlerde kullanılmasıdır.
6. Güvenlik Açısından Kritik İşlevlerde Kullanımın Önündeki Engeller
YZ’nin reaktör koruma ve güvenlik işlevlerinde kullanılmasının önünde aşağıdaki temel engeller bulunmaktadır:
- Doğrulama ve geçerleme: Güvenlik sınıfı yazılımların tüm işletme koşullarında öngörülebilir biçimde davrandığının kanıtlanması gerekmektedir. Makine öğrenmesi modellerinin olasılıksal yapısı, bu kanıtın geleneksel yöntemlerle sağlanmasını güçleştirmektedir.
- Açıklanabilirlik: Derin öğrenme modellerinin karar süreçleri çoğu zaman yorumlanamamaktadır. Bu durum, kaza sonrası kök neden analizini ve düzenleyici denetimi zorlaştırmaktadır.
- Eğitim verisi sınırlılığı: Ciddi kazalar ve tasarım temeli kazaları nadir olaylar olduğundan, bu senaryolara ilişkin gerçek işletme verisi oldukça sınırlıdır. Modellerin eğitim dağılımı dışındaki koşullardaki davranışı belirsizliğini korumaktadır.
- Ortak neden arızası: Aynı YZ modelinin birden fazla yedekli kanalda kullanılması, tüm kanalların aynı hatayı aynı anda yapması riskini doğurmaktadır. Bu durum, derinlemesine savunma ilkesinin gerektirdiği çeşitlilik ve bağımsızlık ile çelişmektedir.
- Siber güvenlik: YZ sistemleri, veri zehirleme ve çekişmeli (adversarial) girdiler gibi yeni saldırı vektörlerine açıktır.
- Hukuki sorumluluk: Mevcut lisanslama çerçevesinde santral işletmesinin sorumluluğu lisanslı operatörlere ve işletme kuruluşuna aittir. YZ tarafından verilen bir kararın hukuki sorumluluğunun nasıl tanımlanacağı henüz yanıtlanmamış bir sorudur.
7. Türkiye Açısından Değerlendirme
Türkiye’nin ilk nükleer güç santrali olan Akkuyu Nükleer Güç Santrali’nin işletmeye alınma süreci, YZ uygulamalarına ilişkin ulusal düzenleyici çerçevenin oluşturulmasını da gündeme getirmektedir. Bu kapsamda Nükleer Düzenleme Kurumu’nun (NDK) uluslararası gelişmeleri izlemesi, IAEA rehberliği ile NRC, CNSC ve ONR’nin ortak ilkelerini esas alan bir yaklaşım geliştirmesi önem taşımaktadır. Ayrıca Türkiye’de SMR teknolojilerine yönelik ilginin artması, otonom işletme konusundaki araştırmaların ulusal düzeyde de izlenmesini gerekli kılmaktadır. Üniversiteler ve araştırma kuruluşları açısından ise dijital ikiz, kestirimci bakım ve karar destek sistemleri, uluslararası literatüre katkı sağlanabilecek uygulamalı araştırma alanları olarak öne çıkmaktadır.
Referanslar
- International Atomic Energy Agency (2025). Considerations for Deploying Artificial Intelligence Applications in the Nuclear Power Industry. IAEA Nuclear Energy Series No. NR-T-1.26. Vienna: IAEA. https://doi.org/10.61092/iaea.s6uy-wjt8
- U.S. Nuclear Regulatory Commission (2023). Artificial Intelligence Strategic Plan: Fiscal Years 2023–2027. NUREG-2261. Washington, DC: NRC.
- U.S. Nuclear Regulatory Commission (2025). FY26 Artificial Intelligence Strategic Plan. https://www.nrc.gov/ai/enterprise-wide-strategy
- CNSC, ONR ve NRC (2024). Considerations for Developing Artificial Intelligence Systems in Nuclear Applications.
- U.S. Nuclear Regulatory Commission (2024). Regulatory Framework Gap Assessment for the Use of Artificial Intelligence in Nuclear Applications.
- Power Engineering (2024). “PG&E to deploy nuclear-specific AI at Diablo Canyon plant.” https://www.power-eng.com/nuclear/pge-to-deploy-nuclear-specific-ai-at-diablo-canyon-plant/
- Reuters (2024). “California’s only nuclear plant to use AI to help comply with new licensing challenges.” https://www.ajot.com/news/californias-only-nuclear-plant-to-use-ai-to-help-comply-with-new-licensing-challenges
- Idaho National Laboratory (2026, 13 Temmuz). “Researchers achieve remote, autonomous power control of a research reactor in real time.” News Release. https://inl.gov/?p=145267
- Agarwal, V. (2023). “Achieving a Level of Autonomy for Autonomous Operation of Microreactors: Reliability Considerations.” Proceedings of the 33rd European Safety and Reliability Conference (ESREL 2023), Southampton, UK.
- Agarwal, V. (2026). “An Overview on Autonomous Control for Reactor Technologies (ACORN).” DOE Microreactor Program Review. https://gain.inl.gov/content/uploads/4/2026/03/24-Argarwal_ACORNOverview_2026-MRP-Review.pdf
- International Atomic Energy Agency (2025). Technical Meeting on the Use of Artificial Intelligence in Nuclear Power Plants with a Focus on Human Factors, 10–14 Kasım 2025.
- International Nuclear Safety Advisory Group (1996). Defence in Depth in Nuclear Safety. INSAG-10. Vienna: IAEA.
- EEPower (2025, 11 Temmuz). “Machine Learning Could Enable Automated Microreactor Control.”
- POWER Magazine. “INL Enlists NVIDIA on ‘PROMETHEUS’ AI Effort to Halve Nuclear Deployment Timelines Under DOE Genesis Mission.” https://www.powermag.com/inl-enlists-nvidia-on-prometheus-ai-effort-to-halve-nuclear-deployment-timelines-under-doe-genesis-mission/
