PENINGKATAN SISTEM INFORMASI DAN MLOPS UNTUK FASILITAS NUKLIR: PEMATANGAN ARSITEKTUR DAN TATA KELOLA DATA SESUAI STANDAR REGULASI NUKLIR

Abstrak

Transformasi digital dalam industri nuklir sangat penting untuk mencapai tujuan dekarbonisasi global dan memastikan keselamatan jangka panjang. Laporan ini menguraikan bagaimana penguatan Sistem Informasi (SI), praktik MLOps yang matang, pematangan arsitektur data, dan tata kelola data yang ketat, semuanya selaras dengan standar regulasi nuklir, dapat mengubah operasi nuklir secara fundamental. Penerapan AI/ML menawarkan manfaat kuantitatif yang signifikan, seperti peningkatan efisiensi operasional, pemeliharaan prediktif, dan deteksi anomali real-time, yang secara langsung berkontribusi pada peningkatan keselamatan dan pengurangan biaya. Namun, potensi ini dibatasi oleh "dilema efisiensi-keselamatan-keterjelasan," yang menyoroti ketegangan antara kinerja AI yang kompleks dan kebutuhan mutlak akan transparansi dan keterjelasan dalam lingkungan kritis keselamatan. Ini menunjukkan bahwa pengembangan AI di sektor nuklir harus bergeser ke arah AI yang dapat dijelaskan (XAI) dan AI yang berpusat pada manusia (HCAI) sejak awal. Pematangan arsitektur melalui adopsi Data Mesh, Sovereign Cloud, dan Zero Trust Architecture terbukti sangat penting, tidak hanya untuk efisiensi dan skalabilitas, tetapi juga untuk mendukung kepatuhan regulasi yang ketat. Penguatan tata kelola data, termasuk kualitas data yang tinggi, pelacakan provenans data yang cermat, dan langkah-langkah keamanan data canggih, adalah fondasi dari semua upaya ini. Otomatisasi kepatuhan, dengan kemampuannya untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan mengurangi dosis pekerja, berfungsi sebagai pendorong kuat untuk adopsi teknologi yang lebih luas. Keterkaitan antara regulasi dan teknologi membentuk lingkaran umpan balik yang positif, mendorong industri untuk merangkul teknologi canggih yang secara intrinsik mendukung kepatuhan. Terakhir, integrasi faktor manusia dan kepercayaan AI sangat penting, dengan desain HMI yang efektif dan strategi mitigasi yang kuat untuk mengatasi bias otomatisasi dan memastikan keterjelasan AI.