本論文では、原子力発電所(NPP)における高度なロボティクスの統合が安全性、効率性、環境監視の向上に寄与する可能性を探求しています。紹介されるOptimus-Qロボットは、空気質を自動的に監視し、汚染を検知するために適応型学習技術と安全な量子通信を活用した高度なシステムです。このロボットは、赤外線センサーを備え、リアルタイムで環境データをストリーミングしながら、二酸化炭素や一酸化炭素、メタンなどの有害ガスの排出を予測します。フェデレーテッドラーニングを用いて、他のNPPと協力しながらデータプライバシーを確保しつつ予測精度を向上させます。また、量子鍵配送(QKD)を実施することで、機密情報の安全な伝送を保障しています。この研究は、危険な環境における監視システムの革新に向けたロボティクス、機械学習、量子技術の統合の可能性を強調しています。