L’intelligence artificielle à la recherche de matières nucléaires illégales

L'intelligence artificielle à la recherche de matières nucléaires illégales

Sean Martinson, étudiant au doctorat en génie nucléaire, travaille sur la purification d’une solution de plutonium dans une boîte à gants de protection du laboratoire de criminalistique nucléaire de Sunil Chirayath. Crédit : Justin Elizalde/Texas A&M Engineering

Des millions de cargaisons de matières nucléaires et autres matières radiologiques sont transportées aux États-Unis chaque année pour de bonnes raisons, notamment les soins de santé, la production d’électricité, la recherche et la fabrication. Mais il reste la menace que des acteurs malveillants en possession de matières nucléaires ou d’armes volées ou produites illégalement essaient de les faire passer clandestinement à travers les frontières à des fins néfastes.

Les chercheurs de la Texas A&M University compliquent leur réussite.

Si des agents frontaliers interceptent des matières nucléaires illicites, les enquêteurs doivent savoir qui les a produites et d’où elles viennent. Heureusement, les matières nucléaires portent certains marqueurs médico-légaux qui peuvent révéler des informations précieuses, tout comme les empreintes digitales peuvent identifier les criminels.

Par exemple, lorsque les scientifiques examinent la concentration de certains isotopes contaminants clés dans des échantillons de plutonium séparés, ils peuvent déterminer trois attributs différents de l’historique de l’échantillon : le type de réacteur nucléaire qui l’a produit, la durée pendant laquelle le plutonium ou l’uranium a été contenu dans le réacteur et la durée il y a longtemps qu’il a été produit.

Avec les méthodologies statistiques actuelles, ils peuvent déterminer ces trois attributs en utilisant une base de données générée qui stocke les informations requises sous forme de variation mathématique de ces attributs pour différents types de réacteurs nucléaires et émerger avec une bonne idée de qui a fabriqué le matériau.

“Mais que se passe-t-il si les enquêteurs reçoivent un échantillon de plutonium mélangé?” a déclaré Sunil Chirayath, auteur d’une nouvelle étude sur la criminalistique nucléaire récemment publiée dans la revue Sciences et génie nucléaires. “Supposons que l’adversaire mélange des matériaux de deux réacteurs nucléaires à deux moments différents et que ce matériau soit refroidi à des moments différents. Un mauvais acteur pourrait le faire intentionnellement pour le déguiser.”

Les échantillons mixtes de matières nucléaires sont beaucoup plus difficiles à identifier avec les méthodologies traditionnelles. Dans une situation réelle, le temps supplémentaire requis pourrait avoir un impact catastrophique sur la communauté mondiale.

Pour améliorer le processus, Chirayath, professeur agrégé au Département de génie nucléaire et directeur du Center for Nuclear Security Science and Policy Initiatives de la Texas A&M Engineering Experiment Station, avec son équipe de recherche, a développé une méthodologie utilisant l’apprentissage automatique, un type de intelligence artificielle.

Il peut produire des marqueurs d’identification grâce à des simulations, puis stocker ces données dans une base de données 3D. Chaque attribut est un niveau de la base de données, et un ordinateur standard peut rapidement traiter les données et diriger les enquêteurs vers le type de réacteur qui a produit l’échantillon de plutonium – et, potentiellement, les suspects – en joignant d’autres pièces du puzzle rassemblées par la médecine légale traditionnelle.

À ce jour, trois expériences d’irradiation d’uranium utilisant trois types de réacteurs différents et des examens post-irradiation ont été menées à Texas A&M. Sans connaître l’origine des échantillons, le chercheur doctorant Patrick O’Neal a identifié avec succès où chacun des échantillons de plutonium a été produit en utilisant l’apprentissage automatique.

Le travail est effectué par un consortium de laboratoires nationaux et d’universités soutenu par la National Nuclear Security Administration du Département américain de l’énergie. Le consortium se concentre sur le développement de nouvelles méthodes de détection et de dissuasion de la prolifération nucléaire et sur la formation de la prochaine génération de professionnels de la sécurité nucléaire. L’équipe de Chirayath effectuera bientôt une autre irradiation et l’examen post-irradiation correspondant avec un financement déjà en place.

La prochaine étape consiste à appliquer cette méthodologie d’apprentissage automatique à des laboratoires gouvernementaux de haut niveau, où les chercheurs peuvent travailler avec des échantillons beaucoup plus importants de matières nucléaires. Les laboratoires universitaires sont contraints par des limites de sécurité d’irradiation plus restrictives.

Chirayath est convaincu que les efforts pour empêcher la prolifération nucléaire fonctionnent. Le Traité international sur la non-prolifération des armes nucléaires est né de préoccupations concernant les armes atomiques, et tous les pays sauf quatre – l’Inde, Israël, le Pakistan et le Soudan du Sud – l’ont signé. La Corée du Nord l’a signée mais s’en est éloignée plus tard.

Chirayath note également que l’augmentation de la production d’énergie nucléaire s’accompagne d’un risque accru que la technologie soit utilisée pour fabriquer des armes capables de destruction massive.

“Nous devons nous assurer que les matériaux ne sont pas détournés d’un usage pacifique”, a-t-il déclaré. “Nous devons doubler nos outils et nos méthodologies, mais il ne s’agit pas seulement d’outils techniques. Nous devons également doubler nos politiques et nos accords pour empêcher la prolifération.”


Une équipe de recherche nucléaire développe une méthodologie pour retracer les matières nucléaires illégales jusqu’à la source


Plus d’information:
Patrick J. O’Neal et al, Une méthode d’apprentissage automatique pour l’attribution médico-légale du plutonium séparé, Sciences et génie nucléaires (2022). DOI : 10.1080/00295639.2021.2024037

Fourni par l’Université Texas A&M

Citation: Intelligence artificielle à la recherche de matières nucléaires illégales (21 juin 2022) récupéré le 21 juin 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-06-artificial-intelligence-illegal-nuclear-material.html

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