Un nuovo algoritmo potrebbe consentire più velocemente, rilevamento meno costoso di materiali nucleari per armi alle frontiere, differenziando rapidamente tra firme di radiazioni benigne e illecite nello stesso carico.

Lo sviluppo è una collaborazione tra ricercatori dell'Università dell'Illinois a Urbana-Champaign, l'Università del Michigan, Laboratorio Nazionale di Los Alamos, Heriot-Watt University (Edimburgo, UK), e l'Università di Edimburgo.

"Speriamo che i risultati siano utili per ridurre i falsi allarmi positivi sui monitor del portale delle radiazioni, anche in scenari con più fonti presenti, e consentire l'uso di rilevatori convenienti, come scintillatori organici, " ha detto Angela Di Fulvio, un assistente professore di nucleare, plasma e ingegneria radiologica presso l'Università dell'Illinois e corrispondente autore dello studio recentemente pubblicato in Rapporti scientifici sulla natura .

DiFulvio è anche un ex ricercatore post-dottorato nel Detection for Nuclear Nonproliferation Group presso U-M, guidato da Sara Pozzi, professore di ingegneria nucleare e scienze radiologiche.

Le nazioni devono proteggere i propri cittadini dalla minaccia del terrorismo nucleare. La sicurezza nucleare scoraggia e rileva il contrabbando di materiali nucleari speciali:uranio altamente arricchito, plutonio per armi, o materiali che producono molte radiazioni, oltre i confini nazionali.

I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo in grado di identificare segnali di radiazione deboli, come si potrebbe vedere dai materiali incapsulati di plutonio che assorbono le radiazioni. Funziona anche in presenza di un elevato background di radiazioni, comprese le fonti quotidiane come i raggi cosmici dallo spazio e il radon dalla roccia sotto i piedi.

Sulla base dei loro risultati, credono che l'uso del loro algoritmo potrebbe migliorare la capacità dei monitor del portale di radiazioni ai confini nazionali di distinguere tra potenziale attività di contrabbando e fonti di radiazioni benigne. Ad esempio, materiali radioattivi naturali come ceramiche e fertilizzanti, o radionuclidi in pazienti di medicina nucleare recentemente trattati, può far scattare allarmi "fastidiosi" nelle strutture di scansione delle radiazioni.

"C'è anche la preoccupazione che qualcuno possa voler mascherare una fonte radioattiva, o materiale nucleare speciale, utilizzando materiali radioattivi naturali come granito o lettiera per gatti, " disse Pozzi, che è anche autore senior della carta.

"Quando vengono scansionati veicoli o scatole, i dati dal rivelatore possono essere passati attraverso questi algoritmi che unmixano le diverse fonti. Gli algoritmi possono identificare rapidamente se sono presenti materiali nucleari speciali, " lei ha aggiunto.

Non mischiare le fonti in modo che l'attività di contrabbando non possa essere nascosta tra fonti di radiazioni benigne è difficile da fare rapidamente. Per quello, il team si è rivolto a specialisti in machine learning, che potrebbe utilizzare i dati raccolti dal gruppo di Pozzi per "addestrare" algoritmi per cercare le firme di materiali che potrebbero essere utilizzati per realizzare una bomba nucleare.

"Abbiamo creato un modello unmixing che riflette la fisica di base del problema ed è anche suscettibile di calcoli veloci, " ha detto il co-autore Alfred Hero, il John H. Holland Distinguished University Professor di Ingegneria Elettrica e Informatica e R. Jamison e Betty Williams Professor di Ingegneria U-M.

Questa ricerca è iniziata presso U-M come parte del Consortium for Verification Technology, un programma di ricerca sulla non proliferazione nucleare quinquennale da 25 milioni di dollari finanziato dalla US Nuclear National Security Administration, guidato da Pozzi. DiFulvio ha continuato il lavoro quando si è trasferita alla UIUC nel 2018.

"Questo lavoro è un potente esempio dei vantaggi di una stretta e prolungata collaborazione tra scienziati di dati computazionali e ingegneri nucleari, con conseguente notevole miglioramento del rilevamento e dell'identificazione delle radiazioni nucleari, " disse Eroe.

Il documento è intitolato, "Propagazione dell'aspettativa per l'identificazione debole di radionuclidi sui monitor del portale di radiazioni, " ed è pubblicato sulla rivista Rapporti scientifici .