Wie lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um die Einhaltung von Rüstungskontrollabkommen zu überprüfen? Fabian Unruh hat die Möglichkeiten untersucht, die invertierbare neuronale Netze (INN’s) zur Rekonstruktion der Plutoniumproduktion in Kernreaktoren bieten. Für diese Leistung wurde er auf dem 67. Annual Meeting des Institute of Nuclear Materials Management (INMM) in Austin, Texas, mit dem ersten Platz der J.D. Williams Student Paper Competition ausgezeichnet.
Invertierbare neuronale Netze (INN’s) sind eine spezielle Form der KI: Sie nutzen eine mathematische Struktur, bei der jede Berechnung umgekehrt werden kann. Das ermöglicht, die INNs auf das Lösen einer bestimmten Klasse von mathematischen Problemen zu trainieren. In seinem Paper betrachtet Fabian Unruh, wie dieser Ansatz zur Analyse hoch radioaktiver Abfälle eingesetzt werden kann, die bei der Plutoniumproduktion in Kernreaktoren entstehen. Demnach könnten INN‘s zur Rekonstruktion der vergangenen Plutoniumproduktion in Kernreaktoren beitragen – und damit zur Überprüfung von Rüstungskontroll- und Abrüstungsabkommen.
Für diese Arbeit wurde der Doktorand im Cluster Natur- und Technikwissenschaftliche Rüstungskontrollforschung (CNTR) mit dem J.D. Williams Best Student Paper Award des Institute of Nuclear Materials Management (INMM) ausgezeichnet.
Mit dieser Auszeichnung würdigt die Fachgesellschaft, die sich international für eine verantwortungsvolle Nutzung nuklearer und radioaktiver Stoffe einsetzt, jährlich herausragende studentische Forschungsleistungen in den Bereichen Kernmaterialhandhabung, Nichtverbreitung und sichere Überwachung.
Ausgezeichnet wird sowohl ein eingereichtes Paper als auch dessen Präsentation durch die Wettbewerber*innen auf der Jahreskonferenz. Die Auszeichnung ist nach dem ehemaligen INMM-Präsidenten James D. Williams benannt.