AutoSAM: KI-gestützte Automatisierung von SAM-Input-Dateien

In der Planung und Sicherheitsanalyse moderner Reaktoren bleibt das Erstellen von Input‑Dateien für das System Analysis Module (SAM) ein aufwändiger, manueller Prozess. AutoSAM löst dieses Problem, indem es die gesamte Erstellung automatisiert.

Das Framework kombiniert einen großen Sprachmodell‑Agenten mit retrieval‑augmented Generation, die auf dem Benutzerhandbuch und der Theorie‑Manuel des SAM zugreift. Zusätzlich werden spezialisierte Tools eingesetzt, um PDFs, Bilder, Tabellen und Textdateien zu analysieren.

AutoSAM nimmt unstrukturierte Ingenieurdokumente – von Systemdiagrammen über Designberichte bis hin zu Datenblättern – auf, extrahiert die für die Simulation relevanten Parameter und wandelt sie in eine auditierbare Zwischenrepräsentation um. Anschließend generiert der Agent validierte, solver‑kompatible Input‑Decks.

Die multimodale Retrieval‑Pipeline integriert wissenschaftliche Textextraktion, bildbasierte Figureninterpretation, semantische Einbettungen und gezielte Fragenbeantwortung, um die Genauigkeit der Parameterextraktion zu maximieren.

In vier Fallstudien, angefangen bei einem einfachen Rohrmodell bis hin zum Molten‑Salt‑Reactor‑Experiment, erzeugt AutoSAM funktionsfähige SAM‑Modelle, die dem erwarteten thermohydraulischen Verhalten entsprechen. Der Agent kennzeichnet fehlende Daten explizit und dokumentiert angenommene Werte.

AutoSAM reduziert nicht nur den manuellen Aufwand, sondern erhöht auch die Nachvollziehbarkeit und Fehlervermeidung bei der Erstellung von SAM‑Input‑Dateien. Es bietet damit einen robusten, auditierbaren Ansatz für die Simulation komplexer Reaktorsysteme.