下一代切倫科夫觀察裝置。(照片：D. Calma/國際原子能機構)

原子能機構保障措施基于各國提供的信息、原子能機構保障檢查員進行的檢查以及其他保障措施相關信息。用于收集和處理這些信息的工具在技術進步的推動下不斷發(fā)展。60 多年來，國際上為開發(fā)這些技術所做的努力使核保障檢查員和分析人員能夠核實核材料和技術是否仍在和平利用中。

“人工智能、機器人技術以及輻射探測和衛(wèi)星圖像方面的進步是一些已經開始影響國際保障實施的技術發(fā)展，”原子能機構保障外聯協調官卡麗·馬修斯說。“技術允許檢查員更好地利用他們在現場的時間，專注于檢查而不是編寫報告或做其他重復性任務。”

以下是技術發(fā)展的一些例子，它們可以提高 IAEA 保障實施的有效性和效率。

衛(wèi)星圖像

為實施保障措施，原子能機構收集和評估一系列保障措施相關信息，以核實各國的防擴散義務。這包括從開放源收集的信息，例如商業(yè)衛(wèi)星圖像。“商業(yè)衛(wèi)星圖像分析補充了國家提供的信息，并已成為核實國家申報的重要資產，”原子能機構國家基礎設施分析科科長馬克·拉菲特說。衛(wèi)星圖像分析通常用于以下保障活動：

• 核實各國提供的信息的準確性和完整性;

• 幫助規(guī)劃現場活動;

• 檢測核燃料循環(huán)相關場所的變化和監(jiān)測活動;和

• 確定可能未申報的活動。

近年來，衛(wèi)星圖像分析能力得到顯著擴展。除了越來越多的提供光學圖像的地球觀測衛(wèi)星外，商業(yè)成像雷達、新型紅外傳感器和基于衛(wèi)星的視頻都增強了分析過程。這些與新技術相關的圖像來源使分析人員能夠對核相關設施進行深入評估，以支持國家評估過程并更有效地滿足原子能機構的核查要求。

機器人技術

在廢核燃料池進行測試的機器人切倫科夫觀察裝置。(照片：國際原子能機構)

原子能機構于 2019 年組織了一次機器人挑戰(zhàn)賽，促成了機器人切倫科夫觀察裝置 (RCVD) 的開發(fā)——這是一種自動地面車輛，用于驗證儲存在乏燃料池中的乏核燃料棒。2022年，國際原子能機構宣布RCVD首次現場試驗成功。一旦獲準進行保障驗證，這個漂浮機器人將能夠推動自己穿過乏燃料池的表面，并提供乏燃料產生的切倫科夫輝光的高質量圖像。RCVD 將減少驗證乏燃料池中乏核燃料所需的時間，并將更容易驗證更難進入的區(qū)域。

“我們希望該解決方案不僅能提高測量的準確性，而且還能提高核查的效率——對 IAEA 和核設施運營商都是如此，”IAEA 技術展望專家 Dimitri Finker 說。

人工智能和機器學習

原子能機構使用的新技術的最新示例之一是基于學習的算法，稱為神經網絡或更通常稱為人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)。

AI 和 ML 的使用使分析師和檢查員能夠通過自動化常規(guī)流程、支持人類決策制定并通過識別錯誤來確保數據的質量和保真度，從而專注于最高價值的活動。

原子能機構分析員審查通過多個來源收集的大量數據。其中一個來源是視頻監(jiān)控。2021 年，原子能機構在世界各地的核設施中維護了 1300 多個監(jiān)控攝像頭。這些攝像機全天候運行，以提供核材料和裝置知識的連續(xù)性，并允許保障檢查員核實沒有未申報的材料訪問和設施的濫用。在大多數情況下，多個監(jiān)控攝像頭系統在運行，產生大量需要檢查人員審查的數據。AI 為下一代監(jiān)控審查軟件提供了基礎，可以對這些數據進行有效分析。

除了監(jiān)控數據審查之外，人工智能和機器學習還可以加強對多種信息源的收集、整合和分析。國家申報的設施設計和核材料核算信息、核查過程中收集的信息，以及保障相關的開源信息，都可以借助人工智能進行更高效的分析。它還可以檢測和響應信息安全事件。IAEA 使用集成了 AI 的商用工具來應對網絡威脅、設備篡改以及對敏感信息進行身份驗證和加密。

隨著核技術的進步，保障技術也在不斷發(fā)展。新的發(fā)展即將到來，原子能機構正在積極探索創(chuàng)新技術如何幫助其完成核查任務。