המעבדה הלאומית של ארה"ב פנתה לבינה מלאכותית כדי לצוד גרעינים נוכלים

חוקרים במעבדה הלאומית של צפון-מערב האוקיינוס ​​השקט של אמריקה (PNNL) מפתחים טכניקות למידת מכונה כדי לעזור ל-Feds להילחם בנשק גרעיני שעלול להיות סורר.

די לומר, זה בדרך כלל לא חוקי עבור כל אדם או קבוצה להחזיק נשק גרעיני, בוודאי בארצות הברית. כן, ישנן חמש המדינות החמושות הגרעיניות המוכרות רשמית - צרפת, רוסיה, סין, בריטניה וארה"ב - שלממשלותיהן יש מחסן של מכשירים אלה. ויש מדינות שחתמו על האומות המאוחדות האמנה בדבר איסור נשק גרעיני, כלומר הם הבטיחו לא "לפתח, לבדוק, לייצר, לרכוש, להחזיק, לאגור, להשתמש או לאיים להשתמש" בגאדג'טים האלה.

אז אם למישהו יש גרעין ברשותו, זה בגלל שהוא מדינה במועדון הגרעיני הרשמי, הוא ממשלה שייצרה גרעין משלה, טרוריסט שגנב, קנה, או איכשהו בנה אחד בעצמו, או משהו אחר. תרחיש משורטט, לפחות בעיני אמריקה.

(אם ראשי נפץ גרעיניים גנובים או לא מאושרים הם משהו ששווה לדאוג לגביו, או סתם חלום בהקיץ של טום קלנסי, זה נושא שנשאיר ליום אחר, או קטע התגובות).

זיהוי סימנים לפעילות גרעינית בלתי רצויה תלוי ביכולת לנתח נכון את הכימיקלים והתשתית הנדרשים לייצור כלי נשק מיוחדים אלה ליום הדין. סטיבן אשבי, מנהל PNNL, תיאר כיצד המעבדה הממומנת על ידי משרד האנרגיה האמריקאי משתמש בלמידת מכונה כדי לזהות איומים גרעיניים.

ולא רק לזהות: הטכניקות מאפשרות לו לקלוט "איומים מהר יותר וקל יותר" מבעבר, נאמר לנו.

שיטה אחת, המשתמשת במודל מקודד אוטומטי, מעבדת תמונות של חומר רדיואקטיבי כדי להבין מאיפה הוא הגיע וכיצד הוא נוצר. התוכנה מייצרת חתימה או טביעת אצבע של הדגימה, ומשווה זאת מול מסד נתונים של תמונות מיקרוסקופ אלקטרוני שנלקחו מאוניברסיטאות ומעבדות לאומיות אחרות. 

על ידי התבוננות עד כמה חלקיקים אלה דומים לספריית התמונות, אנליסטים יכולים להעריך עד כמה הדגימה הלא ידועה טהורה ולעקוב אחר חומרי המקור שלה למעבדות אפשריות המייצרות את המוצרים הגרעיניים. זה שימושי אם אתה רוצה לדעת אם החומר מספיק טוב כדי ליצור נשק גרעיני בר-קיימא, ומי עומד מאחוריו. אשבי אמר שהעבודה של PNNL כאן סייעה לאכיפת החוק להגיע ליעדים ולהאיץ את החקירות.

כפי שניסחה זאת המעבדה, "לחומר רדיואקטיבי יהיה מבנה מיקרו ייחודי המבוסס על תנאי הסביבה או טוהר חומרי המקור במתקן הייצור שלו". המבנה הייחודי הזה, בעזרת תוכנה, יכול לשמש כדי לסגור באיזו מעבדה או מפעל ייצרו אותו, או כך לפחות נאמר לנו.

הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה אטומית עוקבת אחר מתקני עיבוד גרעיניים במדינות שאינן חמושים בגרעין כדי לוודא שהם, למשל, מסלקים את הפלוטוניום שנוצר בתחנות כוח גרעיניות כראוי ולא מחביאים את המתכת בסתר לייצור נשק. 

גורמים רשמיים עוקבים אחר מתקנים אלה בדרכים שונות מבדיקות אישיות ועד ניתוח מדגמי של משאבים. טכניקה נוספת שנמצאת כעת בפיתוח ב-PNNL כוללת אימון תוכנה מבוססת שנאים כדי לעקוב ישירות אחר הפעילות של מעבדות עיבוד גרעיני ולזהות אוטומטית התנהגות חשודה.

ראשית, נבנה העתק וירטואלי המדמה מתקן עיבוד מחדש. הנתונים שנוצרו על ידי מודל זה עוקבים אחר "דפוסים זמניים חשובים" משמשים לאימון המודל. הוא חוזה אילו דפוסים יש לצפות מאזורים שונים בתוך מפעל אם הוא משמש למטרות שלום, ואם הנתונים שנאספו בפועל ממתקן אינם תואמים את התחזיות של המודל, ניתן לקרוא למומחים לחקור עוד.

"המומחים שלנו משלבים מומחיות באי-הפצה גרעינית והיגיון מלאכותי כדי לזהות ולהפחית איומים גרעיניים. המטרה שלהם היא להשתמש בניתוח נתונים ולמידת מכונה כדי לנטר חומרים גרעיניים שיכולים לשמש לייצור נשק גרעיני", אשבי אמר.

עם זאת, השיטות האוטומטיות הללו משמשות רק כדי לזהות סימנים לפעילות גרעינית בלתי חוקית אפשרית. מומחים אנושיים עדיין צריכים לאמת ולאשר דיווחים.

"אלגוריתמים ומחשבים למידת מכונה לא יחליפו בני אדם באיתור איומים גרעיניים בזמן הקרוב. אבל הם עשויים לאפשר לאנשים לגלות מידע חשוב ולזהות סיכונים במהירות ובקלות יותר", סיכם. 

הקופה ביקש מ-PNNL הערות ומידע נוסף. אנו חושדים שחלק מהפרטים עשויים להישמר מעורפלים מסיבות אבטחה. ®

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/30/us_ai_nuclear_hunter/