By Joel A. Greenberg, Amit Ashok and Michael E. Gehm

Posted 2020-06-25 15:00 GMT

La diffrazione dei raggi X promette uno scanner per bagagli che può velocizzare i controlli di sicurezza

Image: David Arky
Lo zaino di un giovane viene scannerizzato, mostrando il contenuto interno di elettronica e attrezzi.'s backpack is scanned, showing inside contents of electronics and tools.
Immagine: David Arky

Alcuni anni fa, noi tre ci trovammo insieme in una lunghissima fila di sicurezza al Reagan National Airport di Washington. Forse, abbiamo scherzato, Superman potrebbe usare la sua visione a raggi X per aiutare gli assediati impiegati della Transportation Security Administration (TSA) e le masse in viaggio.

Dopo una discussione stranamente tecnica sul nostro supereroe preferito, abbiamo convenuto che la visione a raggi X dell’Uomo d’Acciaio non sarebbe davvero in grado di affrontare questa particolare sfida. Questo perché alcune minacce nascoste non si rivelano direttamente in un’immagine a raggi X, e trovarle con i raggi X richiederebbe un’elaborazione computazionale molto al di là di ciò che anche il cervello di Superman potrebbe gestire. Ma poi è arrivata un’eccitante realizzazione: Avevamo il potere di risolvere il problema tecnico. Utilizzando la nostra esperienza combinata, abbiamo iniziato a sviluppare un sistema a raggi X adatto a rilevare tali oggetti pericolosi nascosti in un bagaglio a mano. Forse un giorno accorcerà il tipo di fila in cui ci trovavamo.

L’obiettivo della sicurezza dell’aviazione è, naturalmente, assicurarsi che gli oggetti pericolosi non finiscano sugli aerei, fornendo anche un’esperienza accettabile per i passeggeri. Cosa dovrebbe essere esattamente questa esperienza dipende da chi lo chiede, ma probabilmente include linee brevi e veloci e la capacità di portare tutto ciò che si vuole senza dover rovistare nella borsa per scagionare lo spazzolino elettrico.

Per rendere questa visione una realtà, la TSA avrebbe bisogno di un dispositivo che sia in grado di scansionare rapidamente i molti bagagli che passano attraverso un checkpoint di sicurezza e decidere da solo se uno di essi contiene una minaccia. L’approccio standard di oggi usa la proiezione di raggi X, la stessa tecnologia che i medici usano per diagnosticare le ossa rotte.

La proiezione di raggi X funziona dirigendo questi raggi penetranti verso qualcosa e misurando quanta energia esce dall’altra parte. In altre parole, gli scanner della TSA percepiscono le ombre a raggi X proiettate dagli oggetti nella vostra valigia. La forma e il grado di oscurità delle ombre sono usati per distinguere tra diversi oggetti o, nel caso dell’imaging medico, per rivelare una frattura in un osso.

Mentre questa strategia funziona ragionevolmente bene, chiunque abbia giocato con le ombre sa che le ombre non sono sempre quello che sembrano. Ecco perché gli scanner più avanzati usano la tomografia computerizzata, che combina immagini di trasmissione a raggi X ottenute da molte angolazioni per ottenere la forma completa in 3D degli oggetti all’interno della borsa. Questa tattica fornisce vantaggi significativi, come il fatto che permette di lasciare la maggior parte degli oggetti (laptop, iPad, chiavi e così via) nella borsa per una singola scansione.

Gli scanner così avanzati vengono ora distribuiti negli aeroporti americani, anche se molti scanner più vecchi sono ancora in uso. Le loro immagini 2D sono interpretate da una combinazione di algoritmi informatici e operatori addestrati, che poi determinano se siete liberi di continuare verso il vostro aereo o se dovete far ispezionare il vostro bagaglio a mano con più attenzione da un agente.

In generale, questo sistema funziona benissimo per le minacce basate sulla forma, come pistole o coltelli. Mentre possiamo discutere se un piccolo temperino o un ferro da maglia possa essere usato come arma, questi scanner a raggi X a trasmissione rilevano tali oggetti di routine. E miglioramenti più recenti, come gli algoritmi di riconoscimento delle immagini basati sull’apprendimento profondo, permettono l’identificazione automatica di una varietà di tali oggetti pericolosi.

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Foto: John Greim/Light Rocket/Getty Images
Un rituale aeroportuale: I passeggeri delle compagnie aeree hanno dovuto a lungo subire tempi di attesa eccessivi ai controlli di sicurezza, come in questa scena del Denver International Airport nel 2016. Senza dubbio dovranno sopportare lo stesso quando i livelli di viaggio si riprenderanno se non sarà disponibile una migliore tecnologia di scansione.

Questo va bene, ma cosa succede se la forma di una potenziale minaccia non rivela la sua natura pericolosa? Dopo tutto, un esplosivo potrebbe essere modellato nella forma di un oggetto comune e benigno. E questa non è solo un’ipotesi – un certo numero di complotti in tutto il mondo si sono incentrati sul dare forma a esplosivi come oggetti quotidiani o nasconderli in luoghi innocui come all’interno di bottiglie di liquore o di detergente per lenti a contatto o nascosti in computer portatili o scarpe. Come può la TSA affrontare queste minacce? La risposta è guardare oltre l’ombra dell’oggetto ed esaminare invece quella che potremmo chiamare la sua impronta digitale materiale.

Si sa da più di un secolo che i raggi X possono rivelare la struttura atomica di un materiale attraverso un processo noto come diffrazione dei raggi X. Per questo, bisogna misurare i raggi che rimbalzano sugli atomi o sulle molecole del bersaglio e rimbalzano in diverse direzioni. La dispersione dei raggi X dipende dai dettagli della spaziatura interatomica del materiale e dal suo grado di cristallinità.

La diffrazione dei raggi X può, per esempio, distinguere facilmente tra carbone, grafite e diamante, nonostante queste sostanze siano chimicamente identiche – sono tutte fatte di carbonio. Può anche identificare diversi liquidi, che mancano di cristallinità ma hanno diversi spazi interatomici in funzione della dimensione molecolare e della repulsione. Così uno scanner basato su questa tecnica potrebbe, per esempio, determinare se la bottiglia che qualcuno ha infilato nel suo bagaglio a mano era piena d’acqua o di nitroglicerina.

Utilizzare le misure di diffrazione dei raggi X, tuttavia, è un problema tecnico spinoso. Per cominciare, il segnale diffratto è diversi ordini di grandezza più debole del segnale trasmesso. Quindi è più difficile da misurare. È anche molto più difficile da interpretare. Di conseguenza, anche se tale fingerprinting (più propriamente chiamato tomografia a diffrazione di raggi X) garantirebbe più o meno il successo nell’identificare le minacce, la tecnologia richiesta in passato ha avuto un costo significativo, non solo finanziariamente ma anche in termini di complessità, tempo di scansione e altri fattori.

Il fulcro dei nostri sforzi negli ultimi anni è stato capire come combinare le misure di diffrazione dei raggi X con il tradizionale imaging di trasmissione in modo pratico. Non abbiamo ancora finito, ma siamo arrivati abbastanza lontano nello sviluppo di quella che ci aspettiamo sia la prossima generazione di scanner per i bagagli degli aeroporti.

Per più di 30 anni, i ricercatori hanno cercato di usare la diffrazione dei raggi X per mappare le differenze nella struttura atomica da un posto all’altro all’interno di un oggetto esteso. Ci sono stati alcuni progressi, in particolare nelle comunità mediche e di scienza dei materiali, ma i sistemi costruiti per questo sono stati complicati, costosi e lenti. Questo è il motivo per cui i sistemi basati su questi principi non sono ancora in grado di scansionare le borse negli aeroporti.

La penombra dei segnali diffratti è un problema, per essere sicuri, ma uno che è relativamente semplice da affrontare. In primo luogo, avete bisogno di una forte fonte di raggi X, che potrebbe essere pericolosa in un ambiente medico, ma in realtà non è un problema per uno scanner di bagagli. In secondo luogo, il sensore d’immagine che usate deve essere più sensibile di quello tipico, ma anche questo non è difficile da organizzare. Il problema molto più fastidioso è che i segnali diffratti provengono da tutti i punti della borsa. E ogni pixel del tuo rilevatore registra tutti questi segnali diversi contemporaneamente.

Il trucco per separare questi segnali sovrapposti – in modo da poter dire quali dei raggi X diffusi provengono dal tuo portatile e quali dalla tua bottiglia d’acqua, per esempio – comporta l’inserimento di un elemento aggiuntivo nel sistema, uno che influisce sui segnali dei raggi X in modo controllato. Questo elemento, chiamato apertura codificata, è fondamentalmente una lastra di materiale altamente assorbente con una serie di fori praticati in esso. Questi fori sono disposti in un modello specifico. I raggi X possono passare attraverso i fori ma sono bloccati dal materiale assorbente.

La ragione per l’utilizzo di una tale apertura codificata è più facile da capire con l’aiuto di un esperimento mentale. Immaginate che il pezzo di bagaglio da scansionare sia composto da centinaia di piccole fonti di raggi X, ognuna delle quali può essere accesa e spenta a comando. Se si accende una sola sorgente, i raggi X che emette passeranno attraverso i fori dell’apertura codificata e continueranno fino al sensore d’immagine posizionato ad una certa distanza dietro di essa. Se tu avessi la vista a raggi X di Superman, vedresti un modello di macchie proiettate sul piano del sensore d’immagine.

Accendi invece un’altra di queste piccole fonti di raggi X, una situata in una posizione diversa nella borsa. Lo schema delle macchie proiettate sul piano dell’immagine sarà diverso. Le macchie saranno più grandi o più piccole e situate in posti diversi. Lo stesso principio si applica ai pupazzi d’ombra, le cui ombre cambiano in dimensione e posizione a seconda di dove si trova il pupazzo rispetto alla fonte di luce e alla parete.

Così l’apertura codificata influenza i raggi X provenienti da ogni diversa posizione all’interno del sacchetto in un modo unico, che è simile all’etichettatura con un codice a barre. Questo funziona anche se i raggi X provenienti da diverse regioni del sacchetto impattano sul rivelatore allo stesso tempo. Ci vogliono alcuni calcoli intelligenti, ma i segnali generati dai raggi X che passano attraverso l’apertura codificata e arrivano al rivelatore possono essere districati, permettendo allo scanner di distinguere i raggi X provenienti da diverse parti del sacco. Questo processo è molto più facile se lo scanner cattura anche le tradizionali immagini di trasmissione dei raggi X, che danno un’idea abbastanza buona di dove sono posizionati gli oggetti rilevanti nella borsa.

Utilizzando questo approccio con apertura codificata, abbiamo precedentemente costruito quello che chiameremo uno scanner pre-prototipo, che aveva una configurazione semplice e utilizzava componenti economici off-the-shelf. Con esso, siamo stati in grado di identificare diverse materie plastiche, liquidi e solidi con una risoluzione migliore di 1 centimetro.

Passare al livello successivo comporta la progettazione di uno scanner che combina completamente le misure di trasmissione e diffrazione dei raggi X e impiega rilevatori all’avanguardia. Dovrebbe essere considerevolmente più veloce, più accurato e meno costoso di quello che abbiamo costruito prima. Questo scanner dovrebbe essere adatto alla commercializzazione e all’uso negli aeroporti di tutto il mondo.

Per capire le possibilità di questo e dei sistemi correlati, abbiamo richiesto dettagliate simulazioni numeriche, che ci hanno aiutato a confrontare le possibili configurazioni e a identificare le migliori. Come primo passo per fare tali valutazioni, abbiamo sviluppato un software che ci ha permesso di creare borse virtuali in modo completamente automatico. Eseguendolo con sufficiente potenza di calcolo – sia localmente su cluster ad alte prestazioni o utilizzando risorse cloud adeguate – ci permette di creare centinaia, migliaia o anche milioni di borse virtuali, che sono rappresentative del tipo di cose che i viaggiatori portano all’aeroporto ogni giorno. La capacità di generare molte scansioni virtuali controllabili e ultrarealistiche per configurazioni di sistema arbitrarie ci ha permesso di quantificare quanto sia migliore un design di scanner rispetto a un altro e quali sarebbero le prestazioni di rilevamento fondamentali di un dato tipo di misurazione. Come beneficio collaterale, questo stesso software ci permette di generare set di dati per addestrare e convalidare gli algoritmi di apprendimento automatico che gli scanner eseguiranno per riconoscere le immagini e rilevare le minacce.

Così, anche se i nuovi scanner per bagagli a tomografia computerizzata continuano a essere installati negli aeroporti degli Stati Uniti, lavoreremo per aprire la strada a un tipo completamente nuovo di scanner, uno che può identificare un oggetto pericoloso in base alla sua impronta digitale specifica del materiale, non solo al tipo di ombre a raggi X che proietta.

Siamo entusiasti della prospettiva di poter contribuire al miglioramento della sicurezza in un settore che è così critico per il funzionamento del mondo moderno. Siamo così impegnati a fare la differenza che ci siamo uniti al collega Anuj Kapadia della facoltà di radiologia della Duke University per fondare Quadridox, un’azienda focalizzata sulla trasformazione delle nostre riflessioni sulla sicurezza in soluzioni reali. E potrebbe anche risultare che la diffrazione dei raggi X abbia un futuro oltre la scansione dei bagagli. La capacità di identificare materiali specifici si rivelerà molto probabilmente utile anche per altre applicazioni, come il rilevamento di droghe illecite nella posta, forse anche nella diagnosi del cancro. Alla fine della giornata, però, ci accontenteremmo di un futuro in cui l’unica ragione per cui devi aprire la tua borsa al checkpoint dell’aeroporto è per bere un sorso dalla tua bottiglia d’acqua.

Questo articolo appare nel numero di stampa di luglio 2020 come “The All-Seeing Baggage Scanner.”

About the Authors

Joel Greenberg e Michael Gehm sono del dipartimento di ingegneria elettrica e informatica della Duke University. Greenberg è professore associato di ricerca e Gehm è professore associato. Amit Ashok è professore associato di scienze ottiche all’Università dell’Arizona.

Categorie: Articles

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