تحول هذا المختبر الوطني الأمريكي إلى الذكاء الاصطناعي للبحث عن الأسلحة النووية المارقة

تحول هذا المختبر الوطني الأمريكي إلى الذكاء الاصطناعي للبحث عن الأسلحة النووية المارقة

الطابع الزمني: 29 آذار (مارس) 2023 ، الساعة 9:42 مساءً
عقدة المصدر: 2552461

يعمل باحثون في مختبر أمريكا الشمالية الغربي للمحيط الهادئ (PNNL) على تطوير تقنيات التعلم الآلي لمساعدة الفدراليين في القضاء على الأسلحة النووية التي يحتمل أن تكون مارقة.

يكفي القول ، إنه من غير القانوني عمومًا أن يمتلك أي فرد أو مجموعة سلاحًا نوويًا ، وبالتأكيد في الولايات المتحدة. نعم ، هناك خمس دول مسلحة نوويًا معترف بها رسميًا - فرنسا وروسيا والصين والمملكة المتحدة والولايات المتحدة - التي تمتلك حكوماتها مخزونًا من هذه الأجهزة. وهناك دول وقعت على الأمم المتحدة ' معاهدة حظر الأسلحة النووية، مما يعني أنهم وعدوا بعدم "تطوير أو اختبار أو إنتاج أو اقتناء أو امتلاك أو تخزين أو استخدام أو التهديد باستخدام" هذه الأدوات.

لذلك إذا كان لدى أي شخص سلاح نووي في حوزته ، فذلك لأنهم دولة في النادي الرسمي المسلح نوويًا ، فهم حكومة أنتجت أسلحة نووية خاصة بها ، أو إرهابي سرق أو اشترى أو بنى بطريقة ما واحدة بنفسه أو غيره. سيناريو سطحي ، في عيون أمريكا على الأقل.

(سواء كانت الرؤوس الحربية النووية المسروقة أو غير المصرح بها أمرًا يستحق القلق ، أو مجرد حلم يقظة من توم كلانسي ، فهو موضوع سنتركه ليوم آخر ، أو قسم التعليقات.)

يعتمد اكتشاف علامات النشاط النووي غير المرغوب فيه على القدرة على التحليل الصحيح للمواد الكيميائية والبنية التحتية اللازمة لتصنيع أسلحة يوم القيامة المتخصصة هذه. وصف ستيفن آشبي ، مدير PNNL ، كيف يستخدم المختبر الممول من وزارة الطاقة الأمريكية التعلم الآلي لتحديد التهديدات النووية.

وليس التحديد فقط: فالتقنيات تسمح له بالتقاط "التهديدات بشكل أسرع وأسهل" من ذي قبل ، كما قيل لنا.

إحدى الطرق ، التي تستخدم نموذجًا للتشفير التلقائي ، تعالج صور المواد المشعة لمعرفة مصدرها وكيفية صنعها. ينتج البرنامج توقيعًا أو بصمة للعينة ، ويقارن ذلك بقاعدة بيانات لصور المجهر الإلكتروني المأخوذة من الجامعات والمختبرات الوطنية الأخرى. 

من خلال النظر في مدى تشابه هذه الجسيمات مع مكتبة الصور ، يمكن للمحللين تقدير مدى نقاء العينة غير المعروفة وتتبع مصدر موادها إلى المعامل المحتملة التي تصنع المنتجات النووية. هذا مفيد إذا كنت تريد معرفة ما إذا كانت المادة جيدة بما يكفي لصنع سلاح نووي قابل للتطبيق ، ومن يقف وراءه. قال آشبي إن عمل PNNL هنا ساعد أجهزة إنفاذ القانون في تحديد الأهداف وتسريع التحقيقات.

كما قال المختبر ، "سيكون للمادة المشعة بنية مجهرية فريدة بناءً على الظروف البيئية أو نقاء المواد المصدر في منشأة الإنتاج الخاصة بها." يمكن استخدام هذا الهيكل الفريد ، بمساعدة البرنامج ، للإغلاق في أي معمل أو مصنع أنتجه ، أو هكذا قيل لنا.

تراقب الوكالة الدولية للطاقة الذرية مرافق إعادة المعالجة النووية في الدول غير المسلحة نوويًا للتأكد من أنها ، على سبيل المثال ، تتخلص من البلوتونيوم المتولد في محطات الطاقة النووية بشكل صحيح ولا تخبئ المعدن سرًا لإنتاج أسلحة. 

يراقب المسؤولون هذه المرافق بطرق مختلفة من عمليات التفتيش الشخصية إلى تحليل عينات الموارد. هناك تقنية أخرى قيد التطوير حاليًا في PNNL تتضمن تدريب برنامج قائم على المحولات لتتبع نشاط مختبرات إعادة المعالجة النووية بشكل مباشر وتحديد السلوك المشبوه تلقائيًا.

أولاً ، تم بناء نسخة طبق الأصل افتراضية تحاكي منشأة إعادة المعالجة. يتم استخدام البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة هذا النموذج لتتبع "أنماط زمنية مهمة" لتدريب النموذج. يتنبأ بالأنماط التي يجب ملاحظتها من مناطق مختلفة داخل المصنع إذا تم استخدامه لأغراض سلمية ، وإذا كانت البيانات التي تم جمعها بالفعل من منشأة لا تتطابق مع توقعات النموذج ، يمكن استدعاء الخبراء لمزيد من التحقيق.

يجمع خبراؤنا الخبرة في مجال حظر الانتشار النووي والتفكير الاصطناعي لاكتشاف التهديدات النووية والتخفيف من حدتها. هدفهم هو استخدام تحليلات البيانات والتعلم الآلي لمراقبة المواد النووية التي يمكن استخدامها لإنتاج أسلحة نووية ، "أشبي محمد.

ومع ذلك ، فإن هذه الأساليب الآلية تستخدم فقط للكشف عن علامات الأنشطة النووية غير القانونية المحتملة. لا يزال الخبراء البشريون بحاجة إلى التحقق من التقارير وتأكيدها.

لن تحل خوارزميات التعلم الآلي وأجهزة الكمبيوتر محل البشر في اكتشاف التهديدات النووية في أي وقت قريب. لكنها قد تتيح للناس اكتشاف المعلومات المهمة وتحديد المخاطر بسرعة وسهولة أكبر ". 

السجل طلبت من PNNL الحصول على مزيد من التعليقات والمعلومات. نشك في أن بعض التفاصيل قد تظل غامضة لأسباب أمنية. ®

الطابع الزمني:

اكثر من السجل