Rilevare materiali nucleari di qualità militare, di quelli che per esempio si contrabbandano alle frontiere, in maniera più rapida e più efficiente grazie ad un nuovo algoritmo: è il risultato raggiunto da un team di ricercatori di vari istituti che hanno poi pubblicato uno studio su Scientific Reports. Questo algoritmo riesce a distinguere in maniera rapida tra radiazioni “benigne” e quelle “illecite” all’interno dello stesso carico.
Questo algoritmo potrebbe risultare utile “nel ridurre i falsi allarmi positivi sui monitor del portale per le radiazioni, anche in scenari con più fonti presenti, e consentire l’uso di rilevatori economici, come gli scintillatori organici”, come spiega Angela DiFulvio, professoressa assistente di ingegneria nucleare dell’Università dell’Illinois e autrice corrispondente dello studio.
Un sistema del genere potrebbe in generale essere utile per proteggere i cittadini dalle minacce del terrorismo nucleare rilevando il contrabbando di materiali nucleari speciali, in primis l’uranio altamente arricchito ma anche plutonio per l’utilizzo militare e in generale materiali che producono alti livelli di radiazioni.
L’algoritmo identifica i segnali di radiazione, anche quelli più deboli, e funziona anche nel rilevare fonti quotidiane come quelle dei raggi cosmici provenienti dallo spazio o quelli del radon proveniente dalla roccia.
Può inoltre essere utile per scartare i segnali radiattivi naturali provenienti per esempio da fertilizzanti o radionuclidi provenienti da pazienti trattati nel contesto della medicina nucleare, elementi potrebbero produrre allarmi “fastidiosi” nelle strutture di scansioni delle radiazioni.
“C’è anche la preoccupazione che qualcuno possa voler mascherare una fonte radioattiva, o materiale nucleare speciale, utilizzando materiali radioattivi presenti in natura come granito o lettiere per gatti”, spiega ancora Sara Pozzi, professoressa di ingegneria nucleare di scienze radiologiche, autrice senior dello studio.
Al lavoro hanno partecipato ricercatori dell’Università del Michigan, di quella dell’Illinois, dell’Università Heriot-Watt di Edimburgo e dell’Università di Edimburgo oltre a quelli del laboratorio nazionale di Los Alamos.
