Rescale ने Hermes 2 रिएक्टर डिज़ाइन के काम में लगाए इंजीनियरिंग एजेंट

Rescale ने 10 नवंबर, 2026 को इंजीनियरिंग AI एजेंटों को अपनी ज़रूरत के मुताबिक ढालने के लिए एक ढाँचा पेश किया और बताया कि Kairos Power तथा Oak Ridge National Laboratory की Manufacturing Demonstration Facility, 50 मेगावाट क्षमता वाले फ्लोराइड-लवण-शीतित रिएक्टर Hermes 2 के लिए उसके प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल कर रहे हैं।

Rescale के AI डेवलपर इंजीनियरों ने इस सहयोग में सहायता की। इसमें उन्नत विनिर्माण और निर्माण विधियों का परीक्षण किया जा रहा है। टीमों ने रिएक्टर कैविटी और जैविक विकिरण-रोधी प्लग के डिज़ाइनों पर तापीय, प्रवाह और परिरक्षण सिमुलेशन के साथ उनसे जुड़ी रिपोर्टिंग के लिए एजेंटों का इस्तेमाल किया; एजेंट की हर कार्रवाई को एक इंजीनियर की मंज़ूरी मिली।

ORNL अपनी सिमुलेशन और एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग विशेषज्ञता को एजेंटों में समाहित कर रहा है, ताकि सुविधा से बाहर के इंजीनियर भी उन विधियों को अपना सकें। दक्षता बढ़ाने का लक्ष्य अभी भविष्य की संभावना है: Kairos Power का अनुमान है कि पिछली सिमुलेशनों पर आधारित एजेंटिक वर्कफ़्लो, नियामकीय अनुपालन के लिए ज़रूरी पता लगाने योग्य रिकॉर्ड बनाए रखते हुए, शुरू से अंत तक सिमुलेशन विश्लेषण की दक्षता को 3 गुना तक बढ़ा सकते हैं।

दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले प्रोजेक्ट और पता लगाने योग्य कार्य

शरद 2026 शोकेस खाते के विवरण में Agentic Projects को Edison के लिए नियंत्रण परत के रूप में पेश किया गया है। Edison, Rescale का AI सहायक और एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर है। टीमें उद्देश्य, टूल, कौशल और सुरक्षा-सीमाएँ तय कर सकती हैं, फिर इनपुट की पुष्टि करने, नतीजों का विश्लेषण करने या साक्ष्य तैयार करने जैसे चरणों के लिए एजेंट नोड जोड़ सकती हैं। प्रोजेक्ट सहेजे जा सकते हैं और अलग-अलग कार्यक्रमों में साझा किए जा सकते हैं। सुझाई गई कोई सीख प्रोजेक्ट की मेमोरी में तभी जुड़ती है, जब कोई इंजीनियर उसे स्वीकार करता है।

Engineering Intelligence, आवश्यकताओं, डिज़ाइन, सिमुलेशन, परीक्षण और प्रक्रिया के रिकॉर्ड को नॉलेज ग्राफ़ में जोड़ता है। इससे एजेंटों को जटिल काम के लिए ज़रूरी संबंधों और कॉन्फ़िगरेशन की जानकारी मिलती है। एक अलग वर्क ग्राफ़ वर्कफ़्लो में लोगों, डेटा और कार्यों का मानचित्र बनाता है, ताकि इंजीनियर यह पता लगा सकें कि काम कैसे किया गया और उसमें एजेंटों की कहाँ भागीदारी रही।

10 नवंबर का आयोजन ऐसा पहला अवसर नहीं था जब ये सभी घटक सामने आए हों। Rescale के Agentic Projects के रिलीज़ नोट की तारीख 26 अक्टूबर, 2026 है। उसमें सत्यापित आधारभूत जॉब, आपस में जुड़े मानक और फ़ाइलें, दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले कौशल और किसी लिंक किए गए दस्तावेज़ के आधार पर Edison के जवाब देने पर दिए जाने वाले उद्धरणों का वर्णन है। प्रोजेक्ट शुरुआत में निजी रहते हैं, उन्हें किसी वर्कस्पेस के साथ साझा किया जा सकता है और इनके लिए Agentic Engineering का सक्षम होना ज़रूरी है।

डेस्कटॉप ऐप और बाहरी क्लाइंट की सीमाएँ

5 नवंबर, 2026 के रिलीज़ नोट में Rescale Desktop पेश किया गया। Apple silicon वाले macOS, Windows x64 और Linux x64 के लिए बना यह ऐप स्थानीय और क्लाउड परिवेशों के बीच फ़ाइलें भेजता है, जॉब पर नज़र रखता है और ब्राउज़र के बिना Edison चैट की सुविधा देता है। Edison सिर्फ़ उपयोगकर्ता की मंज़ूरी वाले फ़ोल्डर खोज सकता है; वह फ़ाइलों के नाम, आकार और तारीखें देख सकता है, लेकिन उनकी सामग्री नहीं। हर फ़ाइल स्थानांतरण से पहले वह अनुमति माँगता है। चैट के लिए Advanced Modeling & Simulation या Agentic Engineering ज़रूरी है, और यह सुविधा अभी Rescale ITAR पर उपलब्ध नहीं है।

Rescale ने अपने Model Context Protocol (MCP) कनेक्टरों का भी विस्तार किया है। इनके ज़रिए कोई बाहरी AI क्लाइंट प्राकृतिक भाषा में प्लेटफ़ॉर्म को अनुरोध भेज सकता है। कंपनी का कहना है कि इन कनेक्टरों से उसके विशिष्ट एजेंट और पहले से इंस्टॉल किए गए 1,350 से अधिक इंजीनियरिंग अनुप्रयोग Claude तथा MCP के अनुकूल अन्य टूल में उपलब्ध हो जाते हैं। Rescale MCP, Claude और Codex की डायरेक्टरी में भी सूचीबद्ध है।

MCP के दस्तावेज़ के अनुसार, इस माध्यम का इस्तेमाल सिर्फ़ उस व्यक्ति द्वारा एजेंट के ज़रिए किए जाने वाले इंटरैक्टिव काम के लिए किया जा सकता है। हर कनेक्शन एक ही वर्कस्पेस और साइन इन किए हुए उपयोगकर्ता की मौजूदा अनुमतियों से जुड़ा होता है, और उसकी कार्रवाइयों का श्रेय उसी उपयोगकर्ता को दिया जा सकता है। प्रोडक्शन इंटीग्रेशन के लिए Rescale का REST API या कमांड-लाइन इंटरफ़ेस इस्तेमाल करने की सलाह दी गई है।

सरोगेट मॉडल के लिए AI भौतिकी

AI भौतिकी से जुड़े नए फ़ीचर सरोगेट मॉडल पर केंद्रित हैं—ये सिमुलेशन डेटा से प्रशिक्षित AI-आधारित अनुमान होते हैं। डेटासेट बनाने वाला एजेंट मौजूदा सिमुलेशन डेटा को प्रशिक्षण के लिए तैयार डेटासेट में बदलता है। निर्देशित प्री-प्रोसेसिंग बाहरी मानों और कवरेज की कमियों की पहचान करके डेटा को बाँटने के तरीके सुझाती है, जबकि Auto Tune प्रशिक्षण के दौरान मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव करता है।

Rescale का कहना है कि Design Explorer सिमुलेशन इंजीनियरों द्वारा तय की गई पाबंदियों के आधार पर हज़ारों डिज़ाइन विकल्पों का मूल्यांकन करने और कई सरोगेट मॉडलों को मल्टीफ़िज़िक्स ऑप्टिमाइज़ेशन में जोड़ने के लिए निर्देशित स्थानीय इंटरफ़ेस देता है। अनिश्चितता का परिमाणीकरण हर पूर्वानुमान के साथ विश्वास-स्तर और प्रशिक्षण-वितरण से बाहर होने के संकेत जोड़ता है। इससे उन नतीजों की पहचान होती है जिन्हें पूर्ण-निष्ठा वाले सिमुलेशन से जाँचने की ज़रूरत है, और उन मामलों की भी जिनमें मॉडल का विस्तार करना आवश्यक है।

इस रिलीज़ में एक समान सीमा-निर्धारण दिखता है: एजेंट द्वारा सुझाई गई सीखों के लिए मंज़ूरी ज़रूरी है, Hermes 2 के एजेंट मानव की स्वीकृति के बाद ही कार्रवाई करते हैं और सरोगेट मॉडल के अनिश्चित पूर्वानुमानों को पूर्ण-निष्ठा वाली जाँच के लिए चिह्नित किया जाता है। इसलिए, परमाणु ऊर्जा से जुड़ा यह सहयोग इस बात की पड़ताल करता है कि क्या दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले एजेंट वर्कफ़्लो, ऑडिट किए जा सकने वाले इंजीनियरिंग रिकॉर्ड को बनाए रखते हुए विश्लेषण का श्रम घटा सकते हैं।