This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

התקדמות משמעותית הושגה בהתמודדות עם אחת הבעיות המורכבות בתחומי הסביבה והביטחון הלאומי – יכולת האיתור של ארועים גרעיניים. רשת נוירונית עמוקה הפועלת על מחשב שולחני סטנדרטי הצליחה לפרש נתונים טכניים מאוד ביחס לביטחון הלאומי בצורה דומה ומשופרת בהשוואה לשיטות האוטומטיות הטובות ביותר, ואף בהשוואה למומחים אנושיים.

מדענים במעבדה הלאומית PNNL שבמחלקה האמריקאית לאנרגיה השתמשו באמצעים של למידה עמוקה, טכנולוגיה של בינה מלאכותית, בעזרתם מכונות מסוגלות ללמוד ולקבל החלטות בלי שתוכנתו מראש באופן מפורש לכל המצבים.

המחקר מגיע למערכי נתונים מורכבים ביותר מהמעבדה התת-קרקעית, בה המדענים מאתרים את הסימנים הקלים ביותר מהפעילות התוססת של הפלנטה. במעבדה, הנמצאת בעומק כ-25 מ' מתחת לבטון, סלעים ואדמה, המיגון העבה מדכא אותות מקרניים קוסמיות, אלקטרוניקה ומקורות אחרים. בדרך זו, החוקרים יכולים לבודד ולספור את האותות המעניינים אותם, הנאספים מכל מקום בפלנטה.

אותות אלה משקפים ארועים הנקראים ריקבון רדיואקטיבי, כאשר חלקיק כמו אלקטרון משוגר מאטום. התהליך מתרחש באופן קבוע, דרך פעילות טבעית ואנושית. המדענים יכולים לנטר את השינויים ברמות הארגון-37, מה שיכול להצביע על פעילות שלפני ניסוי גרעיני, וארגון-39, שרמתו מסייעת לקבוע את גילם של מי התהום וללמוד עוד על הפלנטה.

לפי pnnl.gov, המעבדה אספה נתונים על מיליוני ארועים של ריקבון רדיואקטיבי מאז נפתחה בשנת 2010. יחד עם זאת, יש הרבה מאוד רעשי רקע וקשה לאתר את האותות הנדירים ולהבחין ביניהם לאחרים – למשל, אדם שלוחץ על מתג אור או מקבל שיחה בטלפון הסלולרי.

"למידה עמוקה הופכת את משימת הסינון לקלה יותר – ניתן להפריד מספר קטן של ארועים טובים המהווים אינדיקציה לפעילות המבוקשת", כך אומר קרייג אלסת', פיזיקאי גרעיני וחוקר עמית במעבדת PNNL. "נפלא לגלות שטכניקות של למידה עמוקה אכן מבצעות את המשימה טוב יותר מהטכניקות הטובות ביותר ששימשו אותנו קודם".