保障技術的演變發展

國際原子能機構保障基于各國提供的信息資料、原子能機構保障視察員開展的視察以及其他保障相關信息資料。在技術進步的推動下，用于收集和處理這些信息資料的工具不斷發展。60多年來，國際上為發展這些技術所做的努力使核保障視察員和分析員能夠核查核材料和核技術仍處于和平利用中。

“人工智能、機器人技術以及輻射探測和衛星圖像領域的技術進步，已開始對國際保障的執行產生積極的影響，”原子能機構保障外聯協調官員Carrie Mathews說，“技術進步使視察員能夠更好地利用他們在現場的時間，專注于視察，而不是編寫報告或執行其他重復性任務。”

技術進步可以提高原子能機構實施執行的有效性和效率，以下是技術進步的一些實例。

衛星圖像

為了執行保障，原子能機構收集和評價廣泛的保障相關信息資料，以核查各國履行核不擴散義務情況。這包括從公開來源收集的信息，如商業衛星圖像。原子能機構國家基礎結構分析處處長Marc Lafitte表示，“商業衛星圖像分析補充了各國提供的信息，已成為核查各國申報情況的重要手段。”衛星圖像分析通常用于以下保障活動：

?? 核查各國所提供的信息的正確性和完整性；

?? 協助規劃現場活動；

?? 檢測核燃料循環相關場所的變化并監測其活動；

?? 確定可能存在的未申報活動。

近年來，衛星圖像分析能力已顯著提高。除了越來越多的地球觀測衛星提供光學圖像外，商業成像雷達、新型紅外傳感器和衛星視頻都加強了分析過程。這些與新技術相關的圖像來源使分析員能夠對核相關設施進行深入評價，從而支持國家評價過程和更有效地滿足原子能機構的核查要求。

2019年，原子能機構組織了一次機器人挑戰賽，促進了機器人式切倫科夫觀察裝置（RCVD）的發展。機器人式切倫科夫觀察裝置是一種用于核查乏燃料水池中所貯存的乏核燃料棒的自動化水面工具。2022年，原子能機構宣布已圓滿完成對機器人式切倫科夫觀察裝置的首次現場測試。這種浮動式機器人一旦獲準用于保障核查，將能夠推動自身穿過乏燃料水池表面，并提供乏燃料產生的切倫科夫輝光的高質量圖像。機器人式切倫科夫觀察裝置將減少核查乏燃料水池中乏核燃料所需的時間，更易于核查難以進入的區域。

原子能機構技術預見專家DimitriFinker表示：“我們希望這一解決方案不僅能提高測量的準確性，而且能提高核查的效率，對原子能機構和核設施營運者都是如此。”

人工智能與機器學習

原子能機構運用新技術的一個最新實例是基于學習的算法，即所謂的神經網絡，或更通俗的名稱，人工智能和機器學習。

人工智能和機器學習的使用，可以將日常流程自動化，支持人為決策，以及通過識別錯誤確保數據的質量和真實性，從而使分析員和視察員專注于最高價值的活動。

原子能機構分析員審查通過多種來源收集的大量數據。其中一個來源是視頻監視。2021年，原子能機構在世界各地的核設施中部署了1300多臺監視攝像機。這些攝像機全天候工作，提供對核材料和核設施了解的連續性，使保障視察員能夠核實是否有未經申報獲取核材料情況和核設施被濫用情況。在大多數情況下，多個監視攝像機系統在運行，產生大量的數據，需要視察員進行審查。人工智能為下一代監視審查軟件提供了基礎，能夠對這些數據進行有效的分析。

除了監視數據審查，人工智能和機器學習能夠加強對多個信息源的收集、整合和分析。借助人工智能，關于設施設計和核材料衡算的國家申報信息、視察期間收集的信息以及與保障相關的開源信息可以得到更高效的分析。人工智能還可以檢測和應對信息安全事件。原子能機構使用集成了人工智能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認證和加密。

隨著核技術的進步，保障技術也在不斷發展。新技術的發展即將到來，原子能機構正在積極探索創新型技術如何助力其核查任務。

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