La Fuerza Aérea quiere herramientas de inteligencia artificial para resolver el exceso de datos de vigilancia

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Aquí radica el problema: la vigilancia produce un tsunami de datos que no pueden analizarse lo suficientemente rápido sin a) supercomputadoras yb) inteligencia artificial. Los tecnócratas están en su elemento. ⁃ TN Editor

Al igual que otros servicios militares y componentes del Departamento de Defensa, la Fuerza Aérea se encuentra sobrecargada en estos días con la transmisión de datos de inteligencia, y está buscando aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudar a sus analistas a utilizar rápidamente toda esa información.

Específicamente, el servicio busca fusionar Multi-intelligence o Multi-INT, que puede consistir en datos en múltiples formatos de aviones, satélites y estaciones terrestres tripulados y no tripulados, así como otras fuentes. El volumen y la variedad de esos datos pueden dejar a los analistas incapaces de analizarlo todo y ayudar a informar el proceso de toma de decisiones. Entonces el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea (AFRL) ha emitido un Solicitud de información buscando aportes de la industria, la academia y otros laboratorios gubernamentales sobre las herramientas aplicables que están disponibles o en desarrollo.

El exceso de datos no es nada nuevo: la Fuerza Aérea se ha estado quejando de peligros de sobrecarga accionada por sensor desde los primeros 2000, pero la necesidad de resolver el problema es cada vez más urgente. La Fuerza Aérea se está moviendo hacia un nuevo paradigma de explotación llamado Sentir, identificar, atribuir, compartir (SIAS) que requiere nuevos enfoques para explotar Multi-INT, según la RFI.

La fuerza aérea Plan de vuelo de dominación ISR de próxima generación, firmado en julio de este año, establece que el servicio "debe tener la arquitectura y la infraestructura para permitir la inteligencia artificial, incluida la automatización, el equipo humano-máquina y, en última instancia, la inteligencia artificial", que definirá la inteligencia, vigilancia y reconocimiento del servicio ( ISR) esfuerzos en el futuro.

"Los componentes tecnológicos diseñados para soportar SIAS necesitarán ingerir, razonar e informar tanto a los analistas como a otras tecnologías emergentes diseñadas para automatizar tanto las consultas de la base de datos ISR como la recopilación física", indica el RFI.

La Fuerza Aérea está lejos de estar sola en el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para lidiar con la avalancha de datos de inteligencia. La Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial (NGA) quiere usar las tecnologías para manejar las cantidades masivas de inteligencia geoespacial (GEOINT) recopila, centrándose en el contenido geoespacial dentro de sus fuentes de datos Multi-INT. NGA más recientemente galardonado siete contratos de investigación de un año para aplicar algoritmos avanzados y aprendizaje automático para caracterizar datos geoespaciales. Los premios fueron parte de la iniciativa de tres años Boosting Innovative GEOINT Broad Agency Announcement (BIG BAA), que desde 2016 ha otorgado una serie de contratos dirigidos a áreas temáticas específicas.

El Departamento de Defensa de Proyecto Maven está adoptando un enfoque algorítmico para analizar millones de horas de video de movimiento completo desde drones y otras fuentes (y fue el centro de controversia cuando algunos empleados de Google se opusieron a la participación de la compañía; Google eventualmente decidió dejar el proyecto). La actividad de proyectos de investigación avanzada de inteligencia (IARPA) también está desarrollando sistemas de inteligencia artificial en otras áreas de lo que llama inteligencia anticipatoria, como su Actividad de video intermodal profunda (DIVA) para automatizar el monitoreo y análisis de interminables horas de video de vigilancia.

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