Rescale Mengerahkan Agen Rekayasa untuk Merancang Reaktor Hermes 2

Pada 10 November 2026, Rescale memperkenalkan kerangka kerja untuk menyesuaikan agen AI rekayasa dan mengungkapkan bahwa Kairos Power serta Manufacturing Demonstration Facility milik Oak Ridge National Laboratory menggunakan platformnya untuk Hermes 2, reaktor berdaya 50 megawatt yang didinginkan dengan garam fluorida.

Para engineer pengembang AI di Rescale mendukung kolaborasi tersebut, yang menguji metode manufaktur dan konstruksi canggih. Tim menggunakan agen untuk simulasi termal, aliran, dan perisai radiasi, serta pelaporan terkait desain rongga reaktor dan sumbat perisai biologis; seorang engineer menyetujui setiap tindakan agen.

ORNL mengodekan keahlian simulasi dan manufaktur aditifnya ke dalam agen agar engineer di luar fasilitas itu dapat menerapkan metode tersebut. Target efisiensinya masih berupa proyeksi: Kairos Power memperkirakan bahwa alur kerja berbasis agen yang dibangun dari simulasi sebelumnya dapat meningkatkan efisiensi analisis simulasi dari awal hingga akhir hingga 3x, sekaligus mempertahankan keterlacakan yang diperlukan untuk kepatuhan terhadap peraturan.

Proyek yang Dapat Digunakan Kembali dan Pekerjaan yang Dapat Dilacak

Akun Showcase Musim Gugur 2026 menjadikan Agentic Projects sebagai lapisan kendali bagi Edison, asisten AI dan pengatur agen milik Rescale. Tim dapat menetapkan sasaran, alat, keterampilan, dan batasan, lalu menambahkan simpul agen untuk langkah-langkah seperti memvalidasi masukan, menganalisis hasil, atau menyiapkan bukti. Proyek dapat disimpan dan dibagikan ke berbagai program, sementara pembelajaran yang disarankan baru masuk ke memori proyek setelah disetujui oleh seorang engineer.

Engineering Intelligence menghubungkan persyaratan, desain, simulasi, pengujian, dan catatan proses dalam graf pengetahuan, sehingga agen memperoleh relasi dan konfigurasi yang diperlukan untuk pekerjaan kompleks. Graf kerja terpisah memetakan orang, data, dan tugas di sepanjang alur kerja agar engineer dapat melacak bagaimana pekerjaan dilakukan dan di bagian mana agen berperan.

Acara pada 10 November bukanlah kemunculan pertama semua komponennya. Catatan rilis Agentic Projects dari Rescale bertanggal 26 Oktober 2026 dan menjelaskan pekerjaan dasar yang telah divalidasi, standar dan file tertaut, keterampilan yang dapat digunakan kembali, serta sitasi yang disertakan saat Edison menjawab berdasarkan dokumen tertaut. Proyek pada awalnya bersifat privat, dapat dibagikan dengan ruang kerja, dan mengharuskan Agentic Engineering diaktifkan.

Batasan Desktop dan Klien Eksternal

Rescale Desktop menyusul, sebagaimana diumumkan dalam catatan rilis 5 November 2026. Aplikasi untuk macOS di Apple silicon, Windows x64, dan Linux x64 ini memindahkan file antara lingkungan lokal dan cloud, melacak pekerjaan, serta menyediakan obrolan dengan Edison tanpa browser. Edison hanya dapat menelusuri folder yang disetujui pengguna; Edison dapat melihat nama, ukuran, dan tanggal file, tetapi tidak dapat melihat isinya, serta akan meminta persetujuan sebelum setiap pemindahan. Fitur obrolan memerlukan Advanced Modeling & Simulation atau Agentic Engineering dan belum tersedia di Rescale ITAR.

Rescale juga memperluas konektor Model Context Protocol (MCP), yang memungkinkan klien AI eksternal mengirim permintaan dalam bahasa alami ke platform tersebut. Menurut perusahaan, konektor ini menyediakan akses ke agen khususnya dan lebih dari 1.350 aplikasi rekayasa yang telah terpasang sebelumnya melalui Claude dan alat lain yang kompatibel dengan MCP. Rescale MCP juga tercantum dalam direktori Claude dan Codex.

Dokumentasi MCP membatasi penggunaan jalur tersebut untuk penggunaan interaktif oleh seseorang yang bekerja melalui agen. Setiap koneksi terikat pada satu ruang kerja dan izin yang sudah dimiliki pengguna yang masuk, sementara setiap tindakan dapat dikaitkan dengan pengguna tersebut; untuk integrasi produksi, pengguna diarahkan ke REST API atau antarmuka baris perintah Rescale.

Fisika AI untuk Model Pengganti

Penambahan fisika AI ditujukan untuk model pengganti, yaitu pendekatan AI yang dilatih menggunakan data simulasi. Agen pembuat himpunan data mengubah data simulasi yang sudah ada menjadi himpunan data siap latih. Prapemrosesan terpandu mengidentifikasi pencilan dan kesenjangan cakupan serta merekomendasikan pembagian data, sementara Auto Tune menyesuaikan konfigurasi model selama pelatihan.

Menurut Rescale, Design Explorer menyediakan antarmuka lokal terpandu untuk mengevaluasi ribuan opsi desain berdasarkan batasan yang ditetapkan oleh engineer simulasi, serta menghubungkan beberapa model pengganti dalam optimisasi multifisika. Kuantifikasi ketidakpastian menambahkan sinyal keyakinan dan sinyal di luar distribusi pada setiap prediksi, untuk mengidentifikasi hasil yang memerlukan pemeriksaan melalui simulasi dengan fidelitas penuh serta kasus yang mengharuskan model diperluas.

Rilis ini menerapkan batasan yang konsisten: pembelajaran yang disarankan agen harus mendapat persetujuan, agen Hermes 2 bertindak dengan persetujuan manusia, dan prediksi model pengganti yang tidak pasti ditandai untuk diperiksa melalui simulasi dengan fidelitas penuh. Karena itu, kolaborasi nuklir tersebut menguji apakah alur kerja agen yang dapat digunakan kembali mampu mengurangi upaya analisis sekaligus mempertahankan catatan rekayasa yang dapat diaudit.