この米国国立研究所は AI を利用して不正な核兵器を追跡しました

この米国国立研究所は AI を利用して不正な核兵器を追跡しました

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アメリカのパシフィック ノースウェスト国立研究所 (PNNL) の研究者は、FRB が潜在的に不正な核兵器を取り締まるための機械学習技術を開発しています。

個人またはグループが核兵器を所有することは一般的に違法であり、特に米国ではそうです。 はい、フランス、ロシア、中国、英国、米国の XNUMX つの公式に認められた核武装国があり、その政府はこれらの装置を隠し持っています。 そして、国連に署名した国があります。 核兵器禁止条約つまり、これらのガジェットを「開発、テスト、生産、取得、所有、備蓄、使用、または使用すると脅迫」しないことを約束した.

したがって、誰かが核兵器を所持している場合、それはその国が公式の核武装クラブの国であり、独自の核兵器を製造した政府であり、盗んだり、購入したり、何らかの形で自分たちで核兵器を製造したりしたテロリストであったり、他の誰かであったりするためです。少なくともアメリカの目には、大ざっぱなシナリオです。

(盗まれた、または認可されていない核弾頭が心配する価値があるものなのか、それとも単にトム・クランシーに燃料を供給された空想に過ぎないのかは、別の日に、またはコメントセクションに残します。)

望ましくない核活動の兆候を検出できるかどうかは、これらの専門的な終末兵器の製造に必要な化学物質とインフラストラクチャを正しく分析できるかどうかにかかっています。 PNNL のディレクターであるスティーブン アシュビー氏は、米国エネルギー省が資金を提供する研究所が機械学習を使用して核の脅威を特定する方法について説明しました。

また、特定するだけでなく、この技術により、以前よりも「脅威をより迅速かつ簡単に」検出できるようになったと言われています。

オートエンコーダー モデルを使用する XNUMX つの方法は、放射性物質の画像を処理して、それがどこから来て、どのように作られたかを突き止めます。 このソフトウェアは、サンプルの署名またはフィンガープリントを生成し、これを大学や他の国立研究所から取得した電子顕微鏡画像のデータベースと比較します。 

分析者は、これらの粒子が画像のライブラリにどの程度類似しているかを調べることで、未知のサンプルがどれほど純粋であるかを推定し、その原料を核生成物を製造している可能性のあるラボまで追跡できます。 これは、その材料が実行可能な核兵器を作成するのに十分であるかどうか、およびその背後にいるのは誰かを知りたい場合に役立ちます. Ashby 氏は、ここでの PNNL の活動は、法執行機関が標的を特定し、捜査をスピードアップするのに役立ったと述べました。

研究所が述べたように、「放射性物質は、その生産施設での環境条件または原材料の純度に基づいて、独自の微細構造を持ちます。」 そのユニークな構造は、ソフトウェアの助けを借りて、どの研究所や工場がそれを製造したかを突き止めるために使用できると言われています.

国際原子力機関は、非核武装国の核再処理施設を監視して、たとえば、原子力発電所で生成されたプルトニウムを適切に処分しており、武器を製造するために金属を密かに隠していないことを確認しています。 

職員は、直接の検査から資源のサンプル分析まで、さまざまな方法でこれらの施設を監視します。 PNNL で現在開発中の別の手法には、変圧器ベースのソフトウェアをトレーニングして、核再処理ラボの活動を直接追跡し、疑わしい動作を自動的に検出することが含まれます。

まず、再処理施設を模した仮想レプリカを構築します。 「重要な時間的パターン」を追跡するこのモデルによって生成されたデータは、モデルのトレーニングに使用されます。 プラントが平和目的で使用されている場合、プラント内のさまざまな領域からどのようなパターンが観察されるかを予測し、施設から実際に収集されたデータがモデルの予測と一致しない場合は、専門家を呼び出してさらに調査することができます。

「私たちの専門家は、核不拡散の専門知識と人工推論を組み合わせて、核の脅威を検出して軽減しています。 彼らの目的は、データ分析と機械学習を使用して、核兵器の製造に使用される可能性のある核物質を監視することです」と Ashby 氏は述べています。 .

ただし、これらの自動化された方法は、違法な核活動の可能性の兆候を検出するためにのみ使用されます。 人間の専門家は、レポートを検証して確認する必要があります。

「機械学習アルゴリズムとコンピューターは、核の脅威を検出する上で人間に取って代わるものではありません。 しかし、人々が重要な情報を発見し、リスクをより迅速かつ簡単に特定できるようになる可能性があります」と彼は結論付けました。 

登録 PNNL にさらなるコメントと情報を求めています。 セキュリティ上の理由から、一部の詳細はあいまいに保たれている可能性があると思われます。 ®

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