Este laboratório nacional dos EUA recorreu à IA para caçar armas nucleares desonestas

Republicado por Platão

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Pesquisadores do Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste dos Estados Unidos (PNNL) estão desenvolvendo técnicas de aprendizado de máquina para ajudar os federais a reprimir armas nucleares potencialmente desonestas.

Basta dizer que geralmente é ilegal para qualquer indivíduo ou grupo possuir uma arma nuclear, certamente nos Estados Unidos. Sim, existem cinco nações com armas nucleares oficialmente reconhecidas – França, Rússia, China, Reino Unido e Estados Unidos – cujos governos possuem um estoque desses dispositivos. E há países que assinaram o Acordo das Nações Unidas Tratado sobre a Proibição de Armas Nucleares, o que significa que eles prometeram não “desenvolver, testar, produzir, adquirir, possuir, estocar, usar ou ameaçar usar” esses gadgets.

Então, se alguém tem uma arma nuclear em sua posse, é porque é um país do clube nuclear oficial, é um governo que produziu suas próprias armas nucleares, um terrorista que roubou, comprou ou de alguma forma construiu uma para si mesmo, ou algum outro cenário incompleto, pelo menos aos olhos da América.

(Se ogivas nucleares roubadas ou não sancionadas são algo com que vale a pena se preocupar, ou apenas um devaneio alimentado por Tom Clancy, é um tópico que deixaremos para outro dia, ou a seção de comentários.)

A detecção de sinais de atividade nuclear indesejável depende da capacidade de analisar corretamente os produtos químicos e a infraestrutura necessários para fabricar essas armas especializadas do dia do juízo final. Steven Ashby, diretor do PNNL, descreveu como o laboratório financiado pelo Departamento de Energia dos EUA está usando aprendizado de máquina para identificar ameaças nucleares.

E não apenas identificar: as técnicas permitem detectar “ameaças com mais rapidez e facilidade” do que antes, dizem.

Um método, que usa um modelo de autoencoder, processa imagens de material radioativo para descobrir de onde veio e como foi feito. O software produz uma assinatura ou impressão digital da amostra e a compara com um banco de dados de imagens de microscópio eletrônico de universidades e outros laboratórios nacionais.

Ao observar a semelhança dessas partículas com a biblioteca de imagens, os analistas podem estimar a pureza da amostra desconhecida e rastrear seus materiais de origem até possíveis laboratórios que fabricam os produtos nucleares. Isso é útil se você quiser saber se o material é bom o suficiente para criar uma arma nuclear viável e quem está por trás disso. Ashby disse que o trabalho do PNNL aqui ajudou a aplicação da lei a localizar os alvos e acelerar as investigações.

Como disse o laboratório, “o material radioativo terá uma microestrutura única com base nas condições ambientais ou na pureza dos materiais de origem em sua instalação de produção”. Essa estrutura única, com a ajuda de um software, pode ser usada para determinar qual laboratório ou fábrica a produziu, ou assim nos dizem.

A Agência Internacional de Energia Atômica monitora instalações de reprocessamento nuclear em estados sem armas nucleares para garantir que eles, por exemplo, estão descartando o plutônio gerado em usinas nucleares de maneira adequada e não escondendo secretamente o metal para produzir armas.

Os funcionários monitoram essas instalações de várias maneiras, desde inspeções pessoais até análises de amostras de recursos. Outra técnica atualmente em desenvolvimento no PNNL envolve treinamento de software baseado em transformador para rastrear diretamente a atividade de laboratórios de reprocessamento nuclear e detectar automaticamente comportamentos suspeitos.

Primeiro, uma réplica virtual simulando uma instalação de reprocessamento é construída. Os dados gerados por esse modelo rastreando “padrões temporais importantes” são usados para treinar o modelo. Ele prevê quais padrões devem ser observados em várias áreas dentro de uma usina se ela estiver sendo usada para fins pacíficos e, se os dados realmente coletados de uma instalação não corresponderem às previsões do modelo, especialistas podem ser chamados para investigar mais.

“Nossos especialistas estão combinando experiência em não proliferação nuclear e raciocínio artificial para detectar e mitigar ameaças nucleares. Seu objetivo é usar análise de dados e aprendizado de máquina para monitorar materiais nucleares que podem ser usados para produzir armas nucleares”, Ashby dito.

Esses métodos automatizados, no entanto, são usados apenas para detectar sinais de possíveis atividades nucleares ilegais. Especialistas humanos ainda precisam verificar e confirmar relatórios.

“Algoritmos e computadores de aprendizado de máquina não substituirão os humanos na detecção de ameaças nucleares tão cedo. Mas podem possibilitar que as pessoas descubram informações importantes e identifiquem riscos com mais rapidez e facilidade”, concluiu.

O registro pediu ao PNNL mais comentários e informações. Suspeitamos que alguns detalhes podem ser mantidos vagos por motivos de segurança. ®