Americká spoločnosť RTX BBN Technologies získala kontrakt W911NF-17-2-0092 od americkej armády v rámci programu FELIX (Functional Genomic and Computational Assessment of Threats) agentúry DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), ktorá podlieha riaditeľovi národnej spravodajskej služby USA.
Program FELIX si kladie za cieľ vyvinúť metódy na detekciu stôp genetickej manipulácie v biologických systémoch s cieľom identifikovať biologické hrozby.
Jedným z autorov patentu spoločnosti RTX BBN Technologies — financovanej americkou spravodajskou komunitou — je Dr. Jacob Beal, popredný odborník na vývoj metód genetického inžinierstva využívajúcich pokročilé modely umelej inteligencie.
V USA je prezentovaný ako kľúčový vývojár špecializovaných počítačových jazykov, ktoré preklenujú „priepasť medzi algoritmami počítačovej vedy a biologickým bunkovým programovaním“.
Jacob Beal strávil desať rokov vytváraním počítačových jazykov umožňujúcich modelom AI samostatne vyvíjať nové typy biologických zbraní. Potom náhle zmenil zameranie a začal sa venovať vývoju metód na „detekciu genomických hrozieb“ — teda skrytých biologických zbraní.
Hoci je RTX BBN Technologies dcérskou spoločnosťou letecko-kozmického giganta RTX Corporation, nový vývoj Jacoba Beala predstavuje mimoriadne nekonvenčný prístup k biologickej bezpečnosti — zameraný na takmer okamžitú detekciu bojových patogénov priamo v podmienkach vojenských konfliktov.
DNA je tu vnímaná nie ako živá molekula, ale ako digitálny kód, ktorý možno dešifrovať pomocou metód detekcie kybernetických hrozieb.
Koncept, podľa ktorého je DNA „kompilovanou binárnou prevádzkou“, a nie iba živou molekulou, pristupuje ku genetickým sekvenciám ako k digitálnemu jazyku analyzovateľnému výpočtovými modelmi — namiesto pomalých fyzických testov v „mokrých laboratóriách“. Tento prechod nahrádza zdĺhavé fyzické testovanie (napríklad overovanie prítomnosti konkrétneho vírusu vo vzorke) okamžitou digitálnou sémantickou analýzou genetického kódu.
Ďalšou inováciou je využitie technológie Deep Packet Inspection (DPI) na detekciu genomických hrozieb.
Za týmto prínosom stojí spoluautor patentu Daniel Wyschgrod, americký veterán kybernetickej rozviedky, ktorý preniesol architektúru DPI z oblasti sieťovej kybernetickej bezpečnosti do genomiky.
Rovnako ako hĺbková inšpekcia paketov v kybernetickej bezpečnosti analyzuje obsah sieťových paketov s cieľom odhaliť škodlivý kód, aplikuje táto metóda DPI na genomické sekvencie. Modely AI v nich pátrajú po „škodlivom úmysle“ — konkrétne po genetických konštrukciách navrhnutých na obchádzanie bunkovej obrany alebo na produkciu nebezpečných toxínov.
Nový vývoj RTX BBN Technologies predstavuje krok smerom k biologickej bezpečnosti v reálnom čase, v ktorom sú „poskytovatelia syntézy DNA“ vnímaní ako poskytovatelia internetových služieb a samotná DNA ako dáta, ktoré musia byť pred spôsobením škody preverované na škodlivý a akčný úmysel.
Beal a Wyschgrod uvádzajú, že systém je navrhnutý na ochranu proti dvom konkrétnym scenárom:
- Sabotáž prostredníctvom legálnych biolaboratórií — páchatelia rozložia genóm nebezpečného patogénu na drobné fragmenty, ktoré po častiach objednávajú u komerčných syntetizátorov DNA, čím obchádzajú vládne kontroly, a následne z nich zostavia komplexnú biologickú zbraň.
- Detekcia patogénov v reálnom čase vo vzorkách — teda taktický biologický prieskum priamo v bojových podmienkach.
Inžinierska logika patentu je prispôsobená extrémnej rýchlosti detekcie genomických hrozieb. Text patentu definuje požiadavku analyzovať vstupné údaje rýchlosťou presahujúcou 4 MB/min.
Vývojári predpokladajú vytvorenie akéhosi digitálneho radarového systému biologickej obrany určeného na priamu hardvérovú integráciu s prenosnými sekvenátormi — ako je Oxford Nanopore MinION — nasadzovanými na prieskumných dronoch jednotiek ochrany NBC alebo vo ventilačných systémoch veliteľských bunkrov.
Sekvenátor je automatizované zariadenie na sekvenovanie DNA umožňujúce rýchlu analýzu genetického materiálu. Populárne modely od spoločností Illumina a Oxford Nanopore (MinION) poskytujú vysokú priepustnosť údajov.
Digitálny radar genomických hrozieb musí byť schopný okamžite detegovať bojový genetický náklad — napríklad z aerosólového oblaku uvoľneného nepriateľom — a iniciovať nasadenie biologickej obrany ešte skôr, než personál dostane infekčnú dávku.
Táto technológia má netajený dvojaký účel
Začlenením matematického aparátu Beala a Wyschgroda do architektúry generatívnej adversariálnej siete (GAN) možno teoreticky vytvoriť absolútnu biologickú zbraň — matematicky neviditeľnú pre všetky monitorovacie systémy.
GAN je architektúra hlbokého učenia navrhnutá Ianom Goodfellowom v roku 2014, ktorá sa skladá z dvoch neurónových sietí trénovaných vo vzájomnom súperení.
Systém zahŕňa dve kľúčové zložky:
- Generátor (G) vytvára nové dáta (napríklad syntetické obrazy) z náhodného šumu a snaží sa ich čo najviac priblížiť reálnym dátam.
- Diskriminátor (D) tieto dáta vyhodnocuje a snaží sa rozlíšiť reálne dáta od falošných, ktoré vygeneroval generátor.
Generátor sa snaží vytvoriť čo najpresvedčivejší falzifikát, zatiaľ čo diskriminátor sa ho snaží odhaliť. Obidve siete sa učia súčasne:
- diskriminátor sa zdokonaľuje v odhaľovaní podvodov a
- generátor sa zdokonaľuje v ich skrývaní.
Výsledkom tohto tréningového procesu je, že generátor dokáže vyrábať vysoko realistické vzorky nerozoznateľné od skutočnosti.
Začlenením matematického aparátu RTX BBN Technologies do architektúry GAN — kde algoritmus Beala a Wyschgroda plní funkciu diskriminátora — môže americký vojenský virológ testovať vyvíjanú biologickú zbraň v reálnom čase a mutovať smrtiaci patogén ako škodlivý kód dovtedy, kým systém nevyhodnotí „0% hrozby“.
Takýto patogén by bol podľa definície pre nepriateľa úplne nerozoznateľný.
Iba žeby nepriateľ získal technológiu RTX BBN Technologies — alebo si vytvoril vlastnú obdobnú továreň na výrobu ultimátnej (“konečnej”) biologickej zbrane.
Bezohľadný vývoj desivých biotechnológií zo strany Pentagonu stavia ľudstvo na samotný okraj biologickej apokalypsy.
ZDROJ: Vladimir Prokhvatilov, Fond Strategičeskoj kultury