近年、原子力発電所は再生可能エネルギーの急速な成長に対応するために柔軟性を改善する必要が高まっています。Framatomeによって開発されたオペレーター支援予測システム（OAPS）は、モデル予測制御（MPC）を通じてこの問題に対処します。本研究では、MPC手法をデータ駆動型のシミュレーションスキームで改善することを目指しています。具体的には、非線形の剛性常微分方程式から成るセットを元に、原子炉コアシミュレーションを強化するための二つの代理モデルを導入します。この研究は、データ駆動型モデルと物理情報に基づいたモデルが複雑なダイナミクスを迅速に統合でき、計算時間を最大1000倍削減できることを示しています。