Amerika'nın Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı'ndaki (PNNL) araştırmacılar, Federallerin potansiyel olarak hileli nükleer silahlara karşı önlem almasına yardımcı olmak için makine öğrenimi teknikleri geliştiriyorlar.
Şunu söylemekle yetinelim, herhangi bir bireyin veya grubun nükleer silaha sahip olması, kesinlikle Amerika Birleşik Devletleri'nde, genellikle yasa dışıdır. Evet, resmi olarak tanınan nükleer silahlı beş ülke var - Fransa, Rusya, Çin, Birleşik Krallık ve ABD - hükümetleri bu cihazlardan bir zulaya sahip. Bir de Birleşmiş Milletler Sözleşmesi'ni imzalayan ülkeler var. Nükleer Silahların Yasaklanması Antlaşması, yani bu araçları "geliştirmemeye, test etmemeye, üretmemeye, edinmemeye, bulundurmamaya, stoklamamaya, kullanmamaya veya kullanmakla tehdit etmemeye" söz verdiler.
Yani birinin elinde nükleer silah varsa, bunun nedeni resmi nükleer silahlı kulüp üyesi bir ülke olmaları, kendi nükleer silahlarını üreten bir hükümet olmaları, bir nükleer bombayı çalan, satın alan veya bir şekilde kendileri ya da başka bir şey yapan bir terörist olmalarıdır. en azından Amerika'nın gözünde kabataslak bir senaryo.
(Çalıntı veya onaylanmamış nükleer savaş başlıklarının endişelenmeye değer bir şey olup olmadığı, yoksa sadece Tom Clancy'nin körüklediği bir hayal mi, başka bir güne veya yorumlar bölümüne bırakacağımız bir konu.)
İstenmeyen nükleer faaliyet belirtilerini tespit etmek, bu özel kıyamet günü silahlarını üretmek için gereken kimyasalları ve altyapıyı doğru bir şekilde analiz edebilmeye bağlıdır. PNNL direktörü Steven Ashby, ABD Enerji Bakanlığı tarafından finanse edilen laboratuvarın nükleer tehditleri belirlemek için makine öğrenimini nasıl kullandığını anlattı.
Ve sadece tanımlama değil: tekniklerin tehditleri eskisinden "daha hızlı ve daha kolay" tespit etmesine izin verdiği söylendi.
Otomatik kodlayıcı modeli kullanan bir yöntem, nereden geldiğini ve nasıl yapıldığını anlamak için radyoaktif malzemenin görüntülerini işler. Yazılım örneğin bir imzasını veya parmak izini üretir ve bunu üniversitelerden ve diğer ulusal laboratuvarlardan alınan elektron mikroskobu görüntülerinden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştırır.
Analistler, bu parçacıkların görüntü kitaplığına ne kadar benzediğine bakarak, bilinmeyen örneğin ne kadar saf olduğunu tahmin edebilir ve nükleer ürünleri üreten olası laboratuvarlara kadar kaynak malzemelerinin izini sürebilir. Malzemenin uygulanabilir bir nükleer silah yaratmak için yeterince iyi olup olmadığını ve arkasında kimin olduğunu bilmek istiyorsanız bu yararlıdır. Ashby, PNNL'nin buradaki çalışmasının kolluk kuvvetlerinin hedeflere odaklanmasına ve soruşturmaları hızlandırmasına yardımcı olduğunu söyledi.
Laboratuarın belirttiği gibi, "radyoaktif malzeme, üretim tesisindeki kaynak malzemelerin çevresel koşullarına veya saflığına bağlı olarak benzersiz bir mikro yapıya sahip olacaktır." Bu benzersiz yapı, yazılımın yardımıyla, onu hangi laboratuvarın veya fabrikanın ürettiğine yaklaşmak için kullanılabilir, ya da bize öyle söylendi.
Uluslararası Atom Enerjisi Ajansı, nükleer silaha sahip olmayan ülkelerdeki nükleer yeniden işleme tesislerini, örneğin nükleer santrallerde üretilen plütonyumu uygun şekilde bertaraf ettiklerinden ve metali silah üretmek için gizlice saklamadıklarından emin olmak için izler.
Yetkililer, bu tesisleri bizzat incelemelerden kaynakların numune analizine kadar çeşitli şekillerde izler. Şu anda PNNL'de geliştirilmekte olan başka bir teknik, nükleer yeniden işleme laboratuvarlarının faaliyetlerini doğrudan izlemek ve şüpheli davranışları otomatik olarak tespit etmek için trafo tabanlı yazılımların eğitilmesini içerir.
İlk olarak, bir yeniden işleme tesisini simüle eden sanal bir kopya oluşturulur. "Önemli zamansal kalıpları" izleyen bu model tarafından oluşturulan veriler, modeli eğitmek için kullanılır. Barışçıl amaçlarla kullanılıyorsa bir tesis içindeki çeşitli alanlardan hangi modellerin gözlemlenmesi gerektiğini tahmin eder ve tesisten fiilen toplanan veriler modelin tahminleriyle eşleşmezse, daha fazla araştırma yapmak için uzmanlar çağrılabilir.
"Uzmanlarımız, nükleer tehditleri tespit etmek ve hafifletmek için nükleer silahların yayılmasını önleme konusundaki uzmanlığı ve yapay muhakemeyi birleştiriyor. Amaçları, nükleer silah üretmek için kullanılabilecek nükleer malzemeleri izlemek için veri analitiği ve makine öğrenimi kullanmaktır” dedi. şuraya.
Bununla birlikte, bu otomatik yöntemler yalnızca olası yasa dışı nükleer faaliyetlerin belirtilerini tespit etmek için kullanılır. İnsan uzmanların yine de raporları doğrulaması ve onaylaması gerekiyor.
"Makine öğrenimi algoritmaları ve bilgisayarlar yakın zamanda nükleer tehditleri tespit etmede insanların yerini almayacak. Ancak insanların önemli bilgileri keşfetmesini ve riskleri daha hızlı ve kolay bir şekilde belirlemesini mümkün kılabilir” dedi.
Kayıt PNNL'den daha fazla yorum ve bilgi istedi. Güvenlik nedenleriyle bazı ayrıntıların belirsiz tutulabileceğinden şüpheleniyoruz. ®
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/30/us_ai_nuclear_hunter/
