Nükleer enerji, sıfıra yakın atık ile elektrik üretebilen teknolojisiyle iklim değişikliğiyle mücadelede sıfır karbon politikasına yaptığı destek ile ön plandadır. Buna karşın özellikle fisyon reaksiyonları sonucu ortaya çıkan nükleer atıkların güvenli bir şekilde depolanması ve yönetimi bu teknolojinin en tartışmalı yönleri olarak öne çıkıyor. Özellikle radyoaktif iyot izotoplarının çevreye kolayca yayılabilmesi ve de insan sağlığı üzerindeki doğrudan etkisinden dolayı büyük bir risk oluşturmaktadır. Suya yüksek oranda karışabilmesi sayesinde bu izotop doğada kısa sürede yayılabilmekte ve insan vücudundaki tiroit bezinde birikmesi sebebiyle uzun vadede çeşitli sağlık sorunlarına sebep olmaktadır. Radyoaktif iyot, bu gibi sebeplerden dolayı tartışmaların merkezinde yer almaktadır.
Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (KAIST) tarafından yapılan bir araştırmada, radyoaktif iyotun yol açtığı sorunlara yapay zeka (YZ) destekli bir çözüm getirilmektedir. Çalışmada, radyoaktif iyoda alternatif olarak sudan daha etkili bir şekilde temizlenebilecek bir malzeme YZ ile çalışılarak geleneksel yöntemlerin dışına çıkılmıştır. Yüzlerce kimyasal bileşimin denenmesi gerekirken, bu çalışmada odak nokta makine öğrenmesi algoritmaları olarak ön plana çıkmaktadır.
YZ, çok sayıda olası kombinasyonu atomik ve fiziksel özelliklere göre analiz ederek, hangilerinin radyoaktif iyotla daha güçlü bir etkileşime girebileceğini deneyler başlamadan tahmin etmeye çalışmaktadır. Araştırmacılar, “YZ destekli aktif öğrenmenin, binlerce olası kombinasyonu deneysel aşamaya geçmeden eleyerek en yüksek potansiyele sahip adayları belirleyebildiğini” ifade etmektedir. Bu yaklaşım, malzeme biliminde giderek daha fazla önem kazanan “hesaplama destekli keşif” anlayışının nükleer atık yönetimine uygulanmış somut bir örneğidir.
Çalışmanın odak noktasını, yapısal özellikleri bakımından iyon tutma kapasitesi yüksek olan katmanlı çift hidroksitler (LDH) oluşturuyor. YZ modeli, bu malzeme grubundaki farklı metal kombinasyonlarını; kimyasal kararlılık, yüzey özellikleri ve iyotla etkileşim gücü gibi kriterlere göre değerlendirmektedir. Gerçekleştirilen analizler sonucunda bakır, krom, demir ve alüminyum içeren çok metalli bir katmanlı çift hidroksit bileşimi öne çıkmaktadır.
Laboratuvar testlerinin sonuçlarına bakıldığı zaman geliştirilmiş bu yeni malzemenin sudaki radyoaktif iyotu %90 üzerinde bir verimle tutabiliğini göstermektedir. Çalışmada geliştirilen yeni LDH yapı için araştırma ekibi, “sudaki radyoaktif iyotu %90 oranında tutabilen bu malzemenin, teoride sadece mümkün olan kombinasyonların %16’sının test edilerek keşfedildiğine“ dikkat çekmektedir. Bu durum, YZ destekli yaklaşımın yalnızca daha etkili sonuç üretmekle kalmayıp aynı zamanda çalışma sürelerini kısalttığı ve maliyeti de azalttığı aktarılmıştır.2
Bu bulguları destekleyen diğer bir çalışma da ise, radyoaktif iyotun hangi koşullarda yüzeylere daha güçlü tutunduğu ele alınmıştır. İyodun malzemeye tutunmasını sağlayan en önemli etkenler iyot adsorpsiyon ısısı ve henry katsayısı olarak aktarılmıştır. Bu iki özellik, iyodun yüzeye yaklaşma hızını ve bağlandıktan sonra ne kadar kararlı kaldığını birlikte açıklamaktadır. Çalışmada, birden çok bileşen içeren ve elektron yoğunluğu yüksek bölgelerin, iyotla daha güçlü etkileşimler kurabildiği; ayrıca su ortamındaki klorür ve rekabetçi iyonların varlığında dahi adsorpsiyon performansını büyük ölçüde koruyabildiği belirtilmiştir. Bu durum, çok metalli katmanlı yapıların neden daha yüksek oranda iyot tutma kapasitesine sahip olduğuna kanıt niteliğindedir.3
Çalışmada, LDH tabanlı malzemelerin radyoaktif iyot üzerindeki etkisi ayrıntılı olarak incelenmektedir. Bu çalışmada, radyoaktif iyotun neden ön plana çıktığı ve önemi detaylı bir şekilde incelenmektedir. Özellikle iyot-129 ve iyot-131 izotoplarının çevreyle etkileşimi ve biyolojik etkilerinin bu alanda geliştirilen malzemeler ile ilişkisini de odaklanmaktadır.
Farklı metal bileşimlerine sahip LDH malzemelerinin yapısal özellikleri, yüzey etkileşimleri ile adsorpsiyon süreçleri ayrıntılı bir biçimde analiz edilmiştir. Sonuçlar, çok metalli çift hidroksit yapıların tek metal içerenlere göre yüksek oranda iyot tuttuğunu göstermektedir. Araştırmacılar, bu durumun metal iyonları arasındaki etkileşimlerden ve yapısal uyumdan kaynaklandığını belirtmektedir. Ayrıca iyot adsorpsiyonun; elektrostatik çekim, iyon değişimi ve iyon bağlanmaları gibi birden fazla etkileşim ile gerçekleştiği ifade edilmektedir. Bu özellik, LDH tabanlı malzemelerin radyoaktif iyot gibi çevrede hızlı hareket edebilen maddeleri tutabilmesini sağlıyor.
LDH yapılarının radyoaktif iyotu tutabilmesine ek olarak, bu tutulumun zaman içinde nasıl korunduğunu da ele alınmaktadır. Araştırmacılar, iyot adsorpsiyonu sonrasında malzemenin yapısındaki değişime bakarak katmanlı yapıların kararlılığını incelemişlerdir. Sonuçlar, özellikle çok metalli LDH yapıların büyük ölçüde kararlılığını koruyabildiği aktarılmıştır. Ek olarak bu LDH’lerin, gerçek su ortamlarındaki iyonlar ile etkileşimi de incelenmiştir. Klorür ve sülfat gibi yaygın iyonlar ile yapılan deneyler, bu tür rekabetçi koşulların adsorpsiyonu tamamen ortadan kaldırmadığı ve çok metalli yapıların performansını büyük ölçüde koruyabildiği aktarılmıştır.3
Bu tür yaklaşımlar, nükleer atık yönetiminde daha kapsamlı bir dönüşümün parçası olarak da değerlendirilebilir. Radyoaktif iyotun daha etkili bir şekilde kontrol altında tutulabilmesi, nükleer santrallerde kullanılan su arıtma ve filtreleme sistemlerinin geliştirilmesine önemli katkı sunabilir. Aynı zamanda olası bir nükleer felaket durumunda da daha hızlı müdahale imkanı sunabilme potansiyeli taşımaktadır.
Yapılan çalışmalar, YZ’nin nükleer enerjideki rolünün giderek arttığını göstermekdir. YZ artık yalnızca reaktörlerin verimliliğini artırmakla kalmayıp nükleer enerjinin en tartışmalı konularından biri olan atık yönetimine de yenilikçi bir çözüm önerisi getirmektedir. 2025 itibarıyla nükleer enerjinin geleceğinin; yalnızca fiziksel altyapı yatırımlarıyla değil, aynı zamanda veri, algoritmalar ve akıllı malzeme tasarımı ile şekillendiği net bir şekilde göze çarpmaktadır.2
Kaynaklar
- Edao, H. G., Chang, C. Y., Dilebo, W. B., Angerasa, F. T., Moges, E. A., Nikodimos, Y., … & Hwang, B. J. (2024). Nickel–Iron Layered Double Hydroxides/Nickel Sulfide Heterostructured Electrocatalysts on Surface-Modified Ti Foam for the Oxygen Evolution Reaction. ACS Applied Materials & Interfaces, 16(38), 50602-50613.
- KAIST. (2025, 4 Temmuz). AI uses machine learning to find optimal material for radioactive iodine removal. Phys.org.
- Tan, H., Teng, Y., & Shan, G. (2025). High throughput computational screening and interpretable machine learning for iodine capture of metal-organic frameworks. npj Computational Materials, 11(1), 115.