Intelligenza artificiale a caccia di materiale nucleare illegale

Lo studente di dottorato in ingegneria nucleare Sean Martinson lavora sulla purificazione della soluzione di plutonio all’interno di un vano portaoggetti protettivo nel laboratorio di medicina legale nucleare di Sunil Chirayath.


Justin Elizalde/Texas A&M Engineering

Milioni di spedizioni di materiali nucleari e altri materiali radiologici vengono spostati negli Stati Uniti ogni anno per buoni motivi, tra cui assistenza sanitaria, produzione di energia, ricerca e produzione. Ma resta la minaccia che i malintenzionati in possesso di materiali o armi nucleari rubati o prodotti illegalmente cercheranno di contrabbandare attraverso i confini per scopi nefasti.

I ricercatori della Texas A&M University stanno rendendo loro più difficile il successo.

Se gli agenti di frontiera intercettano materiali nucleari illeciti, gli investigatori devono sapere chi li ha prodotti e da dove provengono. Fortunatamente, i materiali nucleari trasportano determinati marcatori forensi che possono rivelare informazioni preziose, proprio come le impronte digitali possono identificare i criminali.

Ad esempio, quando gli scienziati esaminano la concentrazione di alcuni isotopi contaminanti chiave in campioni separati di plutonio, possono determinare tre diversi attributi della storia del campione: il tipo di reattore nucleare che lo ha prodotto, per quanto tempo il plutonio o l’uranio è stato contenuto nel reattore e come tempo fa è stato prodotto.

Con le attuali metodologie statistiche, possono determinare questi tre attributi utilizzando un database generato che memorizza le informazioni richieste come variazione matematica di questi attributi per vari tipi di reattori nucleari ed emergono con una buona idea di chi ha realizzato il materiale.

“E se agli investigatori venisse presentato un campione misto di plutonio?” ha affermato Sunil Chirayath, autore di un nuovo studio sulla scientifica nucleare recentemente pubblicato sulla rivista Scienza e ingegneria nucleare. “Supponiamo che l’avversario stia mescolando materiali da due reattori nucleari in due momenti diversi e che il materiale venga raffreddato per tempi diversi. Un cattivo attore potrebbe farlo intenzionalmente per mascherarlo”.

Campioni misti di materiale nucleare sono significativamente più difficili da identificare con le metodologie tradizionali. In una situazione reale, il tempo extra richiesto potrebbe avere un impatto catastrofico sulla comunità globale.

Per migliorare il processo, Chirayath, professore associato presso il Dipartimento di ingegneria nucleare e direttore del Center for Nuclear Security Science and Policy Initiatives della Texas A&M Engineering Experiment Station, insieme al suo team di ricerca, ha sviluppato una metodologia che utilizza l’apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale.

Può produrre marcatori identificativi attraverso simulazioni e quindi archiviare quei dati in un database 3D. Ogni attributo è un livello del database e un computer standard può elaborare rapidamente i dati e condurre gli investigatori al tipo di reattore che ha prodotto il campione di plutonio – e, potenzialmente, ai sospetti – unendo altri pezzi del puzzle raccolti attraverso la medicina legale tradizionale.

Finora presso la Texas A&M sono stati condotti tre esperimenti di irradiazione dell’uranio utilizzando tre diversi tipi di reattori ed esami post-irradiazione. Senza conoscere l’origine dei campioni, il ricercatore dottorando Patrick O’Neal ha identificato con successo dove ciascuno dei campioni di plutonio è stato prodotto utilizzando l’apprendimento automatico.

Il lavoro viene svolto attraverso un consorzio di laboratori e università nazionali finanziato dalla National Nuclear Security Administration del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti. Il consorzio si concentra sullo sviluppo di nuovi metodi per rilevare e scoraggiare la proliferazione nucleare e sull’educazione della prossima generazione di professionisti della sicurezza nucleare. Il team di Chirayath eseguirà presto un’altra irradiazione e il corrispondente esame post-irradiazione con finanziamenti già in atto.

Il prossimo passo è portare questa metodologia di apprendimento automatico nei laboratori governativi di alto livello, dove i ricercatori possono lavorare con campioni molto più grandi di materiali nucleari. I laboratori universitari sono vincolati da limiti di sicurezza dell’irradiazione più restrittivi.

Chirayath è fiducioso che gli sforzi per prevenire la proliferazione nucleare stiano funzionando. Il Trattato internazionale sulla non proliferazione delle armi nucleari è nato dalla preoccupazione per le armi atomiche e tutti tranne quattro paesi – India, Israele, Pakistan e Sud Sudan – lo hanno firmato. La Corea del Nord l’ha firmato, ma in seguito si è ritirata.

Chirayath osserva inoltre che con l’aumento della produzione di energia nucleare aumenta il rischio che la tecnologia venga utilizzata per realizzare armi capaci di distruzione di massa.

“Dobbiamo assicurarci che i materiali non vengano distolti dall’uso pacifico”, ha affermato. “Dobbiamo raddoppiare i nostri strumenti e metodologie, ma non si tratta solo di strumenti tecnici. Dobbiamo anche raddoppiare le politiche e gli accordi per prevenire la proliferazione”.

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