Fabian Unruh

Doctoral Researcher

Fabian Unruh ist Physiker und arbeitet als Doctoral Researcher im Cluster Natur- und Technik­wissenschaft­liche Rüstungs­kontroll­forschung (CNTR). Er beschäftigt sich mit nuklearer Abrüstungs­verifikation und interessiert sich für die Anwendung von maschinel­lem Lernen in nuklearer Archäo­logie für die Rekonstruk­tion von Spalt­material­produktion.

CV

| seit Juni 2024
Doctoral Researcher im Forschungs­verbund CNTR, PRIF

| 2023–2024
Wissenschaftliche Hilfs­kraft in der Forschungs­gruppe Nukleare Verifi­kation und Ab­rüstung (NVD), RWTH Aachen

| 2021–2023
Masterstudium der Physik, RWTH Aachen. Abschluss mit Aus­zeichnung.

| 2018–2021
Bachelorstudium der Physik, RWTH Aachen

Dissertation

Zukünftige nukleare Abrüstungs­verträge werden voraus­sichtlich die Über­prüfung der voll­ständigen und korrekten Deklara­tionen von Bestand­teilen von Kernwaffen­programmen beinhalten. Die nukleare Archäologie ist ein Forschungs­bereich, der darauf abzielt, die Betriebs­geschichte von Anlagen zur Herstellung von Spalt­material zu rekon­struieren, das ein wesent­licher Bestand­teil von Kernwaffen ist. Die Methoden der nuklearen Archäo­logie können Abschätzungen über die Pro­duktion von Spalt­material in der Vergangen­heit liefern, was sie zu einem nützlichen Hilfs­mittel bei der Beur­teilung der Voll­ständigkeit von Dekla­rationen über Spalt­material macht.

Dieses Forschungs­projekt, das in der Forschungs­gruppe Science for Nuclear Diplomacy des Cluster Natur- und Technik­wissen­schaftliche Rüstungs­kontroll­forschung (CNTR) angesiedelt ist, soll die bestehenden Techniken durch die Ein­beziehung neuartiger Daten­quellen und hoch­entwickelter statistischer Daten­analyse­werkzeuge verbessern. Es ist geplant, forensische Mess­wert­analysen, die ein wichtiges Instru­ment in der nuklearen Archäologie sind, zu verbessern, indem sich syste­matisch auf die wichtigsten Infor­mationen konzentriert wird und Messungen mit Daten aus Archiven ergänzt werden, die den histo­rischen Betrieb von Kern­reaktoren doku­mentieren. Ein besonderer Schwer­punkt des Projekts liegt auf der Imple­mentierung von Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich unlängst etablierter Methoden aus dem Bereich des Deep Learning, um große Daten­sätze geeignet analy­sieren und zuver­lässige statistische Aussagen treffen zu können. Schließlich wird die Einbettung von statis­tischen Ergebnissen in ein politisches Verifikations­system behandelt.

Publikationen

  • In Trümmern, aber tatsächlich zerstört? Eine Bestandsaufnahme des iranischen Nuklearprogramms
    | 2026
    Unruh, Fabian (2026): In Trümmern, aber tatsächlich zerstört? Eine Bestandsaufnahme des iranischen Nuklearprogramms, PRIF Blog.
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  • AI in Verification
    | 2025
    Unruh, Fabian; Göttsche, Malte (2025): AI in Verification, in: Daase, Christopher; Reis, Kadri; Göttsche, Malte (eds), New Realities of AI in Global Security. CNTR Monitor – Technology and Arms Control 2025.
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