Rescale wykorzystuje agentów inżynieryjnych do projektowania reaktora Hermes 2

Rescale 10 listopada 2026 r. przedstawiło platformę do dostosowywania inżynieryjnych agentów AI i ujawniło, że Kairos Power oraz Manufacturing Demonstration Facility przy Oak Ridge National Laboratory korzystają z niej przy pracach nad Hermes 2 — reaktorem o mocy 50 megawatów chłodzonym solą fluorkową.

Inżynierowie ds. rozwoju AI w Rescale wsparli tę współpracę, której celem jest testowanie zaawansowanych metod produkcji i budowy. Zespoły wykorzystały agentów do symulacji termicznych, przepływowych i osłonowych oraz przygotowania powiązanych z nimi raportów dotyczących projektów komory reaktora i korka osłony biologicznej; każdą czynność agenta zatwierdzał inżynier.

ORNL koduje swoją wiedzę specjalistyczną w zakresie symulacji i produkcji przyrostowej w agentach, aby inżynierowie spoza ośrodka mogli korzystać z tych metod. Zakładany wzrost wydajności dotyczy przyszłości: Kairos Power przewiduje, że oparte na wcześniejszych symulacjach przepływy pracy z udziałem agentów mogą zwiększyć wydajność kompleksowej analizy symulacji nawet trzykrotnie, przy zachowaniu identyfikowalności wymaganej do spełnienia wymogów regulacyjnych.

Projekty wielokrotnego użytku i identyfikowalność pracy

Relacja z Fall 2026 Showcase przedstawia Agentic Projects jako warstwę sterującą Edison, asystentem AI i orkiestratorem agentów Rescale. Zespoły mogą określać cele, narzędzia, umiejętności i zabezpieczenia, a następnie dodawać węzły agentów do takich zadań, jak weryfikacja danych wejściowych, analiza wyników czy przygotowywanie materiałów potwierdzających. Projekty można zapisywać i udostępniać w różnych programach, a sugerowana wskazówka trafia do pamięci projektu dopiero po zaakceptowaniu jej przez inżyniera.

Engineering Intelligence łączy wymagania, projekty, symulacje, testy i dokumentację procesów w grafach wiedzy, dostarczając agentom informacji o powiązaniach i konfiguracjach potrzebnych do realizacji złożonych zadań. Osobny graf pracy odwzorowuje osoby, dane i zadania w całym przepływie pracy, umożliwiając inżynierom prześledzenie, jak wykonano pracę i gdzie uczestniczyli agenci.

Wydarzenie z 10 listopada nie było pierwszą prezentacją wszystkich tych elementów. Informacja o wydaniu Agentic Projects w Rescale jest datowana na 26 października 2026 r. i opisuje zweryfikowane zadania bazowe, powiązane normy i pliki, umiejętności wielokrotnego użytku oraz cytowania wyświetlane przez Edison, gdy odpowiada on na podstawie powiązanego dokumentu. Projekty są początkowo prywatne, można je udostępniać w obszarze roboczym, a ich używanie wymaga włączenia Agentic Engineering.

Ograniczenia aplikacji komputerowej i zewnętrznych klientów

Rescale Desktop pojawiło się później, o czym informowała informacja o wydaniu z 5 listopada 2026 r. Aplikacja dla systemów macOS na komputerach z układami Apple Silicon, Windows x64 i Linux x64 przenosi pliki między środowiskiem lokalnym a chmurą, śledzi zadania i umożliwia czat z Edisonem bez użycia przeglądarki. Edison może przeszukiwać wyłącznie foldery zatwierdzone przez użytkownika; widzi nazwy, rozmiary i daty plików, ale nie ich zawartość, i przed każdym transferem prosi o zgodę. Czat wymaga Advanced Modeling & Simulation lub Agentic Engineering i nie jest jeszcze dostępny w Rescale ITAR.

Rescale rozszerzyło również swoje konektory Model Context Protocol (MCP), które pozwalają zewnętrznemu klientowi AI wysyłać do platformy polecenia w języku naturalnym. Firma informuje, że dzięki konektorom jej wyspecjalizowane agenty i ponad 1350 wstępnie zainstalowanych aplikacji inżynieryjnych są dostępne w Claude i innych narzędziach zgodnych z MCP. Rescale MCP znajduje się również w katalogach Claude i Codex.

Dokumentacja MCP ogranicza tę możliwość do interaktywnego użycia przez osobę pracującą za pośrednictwem agenta. Każde połączenie jest przypisane do jednego obszaru roboczego i uprawnień, które ma zalogowany użytkownik, a działania można przypisać temu użytkownikowi; do integracji produkcyjnych zalecane jest REST API lub interfejs wiersza poleceń Rescale.

Fizyka wspomagana przez AI w modelach zastępczych

Nowe rozwiązania z zakresu fizyki wspomaganej przez AI dotyczą modeli zastępczych — przybliżeń opartych na AI, trenowanych na danych z symulacji. Agent do tworzenia zbiorów danych przekształca istniejące dane symulacyjne w zbiory gotowe do trenowania. Wspomagane wstępne przetwarzanie wykrywa wartości odstające i luki w pokryciu danych oraz zaleca ich podział na zbiory, a Auto Tune dostosowuje konfiguracje modeli podczas trenowania.

Jak podaje Rescale, Design Explorer udostępnia lokalny interfejs z funkcją prowadzenia użytkownika, który pozwala oceniać tysiące wariantów projektu pod kątem ograniczeń określonych przez inżynierów symulacji oraz łączyć wiele modeli zastępczych w optymalizacjach wielofizycznych. Kwantyfikacja niepewności dodaje do każdej prognozy wskaźniki pewności i sygnały wskazujące na dane spoza rozkładu, identyfikując wyniki wymagające weryfikacji za pomocą symulacji o pełnej wierności oraz przypadki, w których model należy rozszerzyć.

W ramach tego wdrożenia konsekwentnie wyznaczono granice: wnioski sugerowane przez agentów wymagają zatwierdzenia, agenci pracujący nad Hermes 2 działają za zgodą człowieka, a niepewne prognozy modeli zastępczych są oznaczane do weryfikacji za pomocą symulacji o pełnej wierności. Współpraca w sektorze jądrowym pozwala zatem sprawdzić, czy przepływy pracy z wykorzystaniem agentów wielokrotnego użytku mogą ograniczyć nakład pracy na analizę, a jednocześnie zapewnić możliwy do audytu zapis prac inżynieryjnych.