See USA riiklik labor pöördus petturite tuumarelvade jahtimiseks tehisintellekti poole

Ameerika Vaikse ookeani loodeosa riikliku labori (PNNL) teadlased töötavad välja masinõppe tehnikaid, et aidata Fedidel potentsiaalselt võltsitud tuumarelvi maha suruda.

Piisab, kui öelda, et igal üksikisikul või rühmal on tuumarelva omamine üldiselt ebaseaduslik, kindlasti USA-s. Jah, on viis ametlikult tunnustatud tuumarelvaga riiki – Prantsusmaa, Venemaa, Hiina, Ühendkuningriik ja USA –, kelle valitsustel on need seadmed varuks. Ja on riike, kes on allkirjastanud ÜRO Tuumarelvade keelustamise leping, mis tähendab, et nad on lubanud, et neid vidinaid ei „arenda, katseta, toota, omandada, omada, varuda, kasutada ega ähvardada kasutada”.

Nii et kui kellelgi on tuumarelva käes, siis sellepärast, et ta on riik ametlikus tuumarelvaklubis, ta on valitsus, mis on ise tuumarelva tootnud, terrorist, kes varastas, ostis või kuidagi ise selle ehitas, või mõni muu. stsenaarium, vähemalt Ameerika silmis.

(See, kas varastatud või sanktsioneerimata tuumalõhkepead on midagi, mille pärast tasub muretseda, või lihtsalt Tom Clancy õhutatud unenägu, on teema, mille jätame mõneks muuks päevaks või kommentaaride sektsiooni.)

Soovimatu tuumategevuse märkide tuvastamine sõltub sellest, kas on võimalik õigesti analüüsida kemikaale ja infrastruktuuri, mis on vajalik nende spetsiaalsete viimsepäevarelvade valmistamiseks. PNNL-i direktor Steven Ashby kirjeldas, kuidas USA energiaministeeriumi rahastatud labor kasutab tuumaohtude tuvastamiseks masinõpet.

Ja mitte ainult tuvastada: tehnikad võimaldavad tal varasemast kiiremini ja hõlpsamini tabada ohte, öeldakse.

Üks meetod, mis kasutab autoencoder mudelit, töötleb radioaktiivse materjali pilte, et selgitada välja, kust see tuli ja kuidas see tehti. Tarkvara loob proovile allkirja või sõrmejälje ja võrdleb seda ülikoolidest ja teistest riiklikest laboritest võetud elektronmikroskoobi kujutiste andmebaasiga. 

Vaadates, kui sarnased need osakesed on piltide raamatukoguga, saavad analüütikud hinnata, kui puhas on tundmatu proov ja jälgida selle lähtematerjale võimalikest tuumatooteid tootvatest laboritest. See on kasulik, kui soovite teada, kas materjal on elujõulise tuumarelva loomiseks piisavalt hea ja kes on selle taga. Ashby ütles, et PNNL-i töö siin aitas õiguskaitseorganitel sihtmärkidele jõuda ja uurimist kiirendada.

Nagu labor ütles, "on radioaktiivsel materjalil ainulaadne mikrostruktuur, mis põhineb selle tootmisüksuse keskkonnatingimustel või lähtematerjalide puhtusel." Seda unikaalset struktuuri saab tarkvara abil kasutada selleks, et teha kindlaks, milline labor või tehas selle tootis, või nii meile öeldakse.

Rahvusvaheline Aatomienergiaagentuur jälgib tuumarelvavaba riikide tuumatöötlemisrajatisi, et näiteks tuumaelektrijaamades toodetud plutooniumit õigesti kõrvaldada ega varjata metalli salaja relvade tootmiseks. 

Ametnikud jälgivad neid rajatisi mitmel viisil, alates isiklikust kontrollist kuni ressursside proovianalüüsini. Teine praegu PNNL-is arendatav tehnika hõlmab trafopõhise tarkvara koolitamist, et jälgida tuuma ümbertöötlemislaborite tegevust ja tuvastada automaatselt kahtlane käitumine.

Esiteks ehitatakse ümbertöötlemisrajatist simuleeriv virtuaalne koopia. Selle mudeli loodud andmeid, mis jälgivad "olulisi ajalisi mustreid", kasutatakse mudeli treenimiseks. See ennustab, milliseid mustreid tuleks tehase erinevates piirkondades jälgida, kui seda kasutatakse rahumeelsetel eesmärkidel, ja kui rajatisest tegelikult kogutud andmed ei vasta mudeli prognoosidele, võidakse kutsuda eksperte edasi uurima.

„Meie eksperdid ühendavad tuumaohtude avastamiseks ja leevendamiseks tuumarelva leviku tõkestamise alased teadmised ja kunstlikud põhjendused. Nende eesmärk on kasutada andmeanalüütikat ja masinõpet, et jälgida tuumamaterjale, mida saaks kasutada tuumarelvade tootmiseks," Ashby ütles.

Neid automatiseeritud meetodeid kasutatakse aga ainult võimaliku ebaseadusliku tuumategevuse tunnuste tuvastamiseks. Inimeksperdid peavad endiselt aruandeid kontrollima ja kinnitama.

"Masinõppe algoritmid ja arvutid ei asenda niipea inimesi tuumaohtude tuvastamisel. Kuid need võivad võimaldada inimestel kiiremini ja hõlpsamini avastada olulist teavet ja tuvastada riske,“ lõpetas ta. 

Register on palunud PNNL-ilt täiendavaid kommentaare ja teavet. Kahtlustame, et mõned üksikasjad võivad olla turvakaalutlustel ebamäärased. ®

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/30/us_ai_nuclear_hunter/