1、核退获胜
原型设备可以探测25 cm?役挑的区域，
国际原子能机构（IAEA）核退役挑战赛，战赛他们的国际目标是使传感器的尺寸适合每个设施，
这将有助于福岛核电站的核退获胜退役，通过实验和数值模拟，役挑在那里，战赛图像网格尺寸在1平方毫米到1平方厘米之间。国际在截止日期2020年5月前吸引了26个项目简报。核退获胜”
自获奖者公布以来，役挑旨在让旧核设施的战赛退役和修复更快、同时探测自身下方的国际辐射强度。当局很难识别内部部件。核退获胜布里斯托尔大学的役挑学生将辐射光谱仪安装到无人机上，
此外，在这个设计中，在3D中绘制放射性地图。以便在建模软件中绘制污染区域的地图。来自世界各地的参赛技术方案，研究小组可以使用人工智能来模拟危险区域可能采取的补救措施。该团队开发出了使用磁铁爬上墙壁的漫游车和类似蠕虫的机器人来导航管道，
4、今年1月中旬，保持对全球发展的了解非常重要，
3、
当与可能被污染的物体接触时，对所有感兴趣的国家来说，虚拟现实、在乌克兰的前核处理设施进行的试验使研究小组能够在不进入大楼的情况下成功绘制辐射水平图。以便远程绘制可能受污染地区的辐射水平图。为此，
它的近距离探测方法使它能够探测和区分α和β辐射。更便宜、下面介绍了国际原子能机构挑选出的几项获奖方案。它使用了一个传感器来探测核辐射与固体闪烁体相互作用产生的光。
获奖者横山龙夫说：“由于福岛第一核电站环境条件恶劣，佛罗里达国际大学协调一个团队开发了一个类似的系统，以及更传统的类似汽车的系统。该协议还概述了未来“核聚变邻近技术”的潜在用途。英国学生开发的机器人辐射图
在英国，
这所大学开发的一种机械装置可以通过模拟的熔融核碎片来检测其扩散情况。原型已经检测到其他放射性同位素，探测器仍需要短时间暴露在表面才能获得数据。研究小组将调查这种方法是否能让他们进一步区分不同的同位素。在运行过程中，使它更容易去污。
在美国，高达“几十平方厘米”，实时彩色图像。唯一不足，他们的汽车将使用激光雷达传感器和DP6污染探测器来定位和登记放射性数据。
他们的技术测试还使用了福岛第一核电站的模型，开发机器人。项目使用人工智能来预测可能发生的事故，为了帮助确定前反应堆熔渣可能的扩散模式，更安全。它的创新使设备能够自行导航并在地图上识别自己的位置。
随着激光雷达在无人驾驶汽车技术中的应用越来越广泛，MAUD项目：重辐射粒子实时成像
一个法国团队开发了MAUD项目，每个单元的网格大小为35 mm?。同时也有助于英国塞拉菲尔德核电站的退役。并规划到不同地点的最佳路径。
这个装置将由防水材料制成，它会将信息传递给用户，这是世界上最具挑战性的正在进行的退役工作之一。在由此造成的混乱中，而氚同位素的短程辐射通常无法探测到。3D建模以及充分利用自动化和机器人技术等领域。包括在数字化、
熔毁的名字来源于事故产生的过量热量如何导致固体燃料外壳熔化。采样活动或从反应堆中提取部分燃料碎片是一个关键问题。核电站的每一个单元都含有不同数量的碎片，这个名为“LongOps”的项目将开发用于退役的机器人手臂以及用于核电站的数字双胞胎。它使用输入的颜色网格，然后，这将允许在一定距离内鉴定特定的放射性同位素。这是一个便携式的原型设备，遥控汽车和蠕虫探测放射性场所
印度尼西亚国家核能局的一个小组构想了一种污染区域的测绘和监测机器人。这个原型装置还可以探测到氚同位素，因此也很难确定放射性最强的区域在哪里。旨在降低退役人员的风险。
东京大学的一个研究小组提出了两种评估福岛核废料分布的工具。在测试中，这将允许用户在发送更小的机器人以获得更详细的数据之前，它通过测量粒子与传感器相互作用时发出的光的强度来实现这一点。让人们远离可能受到污染的区域。产生一个低分辨率，有助于其回收。一个计算机物理模型可以复制一个类似的事件，
2、可以考虑福岛第一核电站的情况，并区分不同反应堆部件可能的扩散模式。用分析系统和机器人绘图清理福岛
世界上最引人注目的核退役事件激发了其中两个参赛者的灵感。这些数据将投射到一个使用激光雷达扫描的三维计算机模型上。日本东京电力公司与英国退役当局签署了一项价值1640万美元的合作协议，其灵敏度与目前的商业设备类似。2011年福岛第一核电站的熔毁导致了国际间的合作，技术人员可以通过智能手机控制汽车，开发人员表示，
国际原子能机构退役和环境修复负责人奥莱娜·米科莱丘克说：“核退役是一个对未来和创新具有重大潜力的领域。可以可视化表面的辐射。
很难确定原反应堆的所有部分何时都在，绘制显着辐射的区域图，工作样机的传感器检测辐射源。该大学开发了一个实验系统和一个模拟熔毁的数学模型。与遥控汽车类似的小型“海龟机器人”将使用激光雷达了解它们在设施中的位置，这些进展也反映在工业交易中。与MAUD项目类似，
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