Aici se află problema: Supravegherea produce un tsunami de date care nu poate fi analizat suficient de rapid fără a) supercalculatoare și b) Inteligență artificială. Tehnocrații sunt în elementul lor. ⁃ Editor TN
Ca și alte servicii militare și componente ale Departamentului Apărării, Forța Aeriană se găsește supraîncărcată în aceste zile cu fluxuri de informații despre informații și caută să învețe mașini și inteligență artificială pentru a ajuta analiștii să pună rapid toate aceste informații la uz practic.
Mai exact, serviciul urmărește să fuzioneze Multi-intelligence sau Multi-INT, care poate consta din date în mai multe formate de la aeronave cu echipaj și fără echipaj, sateliți și stații de la sol, precum și alte surse. Volumul și varietatea acestor date îi pot lăsa pe analiști să nu poată analiza totul și să ajute în cunoștință de cauză să informeze procesul decizional. Deci, Laboratorul de Cercetare al Forțelor Aeriene (AFRL) a emis un Cerere de informații căutând contribuții din industrie, mediul academic și alte laboratoare guvernamentale pe instrumentele aplicabile disponibile sau în curs de dezvoltare.
https://www.youtube.com/watch?v=5UfF121mFiQ
O supraabundență de date nu este nimic nou - Forțele Aeriene s-au plâns cu privire la acest lucru pericolele suprasolicitării acționate de senzori de la începutul 2000-urilor - dar nevoia de a rezolva problema devine din ce în ce mai urgentă. Forța Aeriană se îndreaptă către o nouă paradigmă de exploatare numită Sens, Identificare, Atribuire, Distribuire (SIAS) care necesită noi abordări pentru exploatarea Multi-INT, conform RFI.
Forțele Aeriene Planul de zbor al dominației ISR de generație următoare, semnat în iulie a acestui an, afirmă că serviciul „trebuie să aibă arhitectura și infrastructura care să permită inteligența mașinii, inclusiv automatizarea, echiparea cu mașini umane și, în cele din urmă, inteligența artificială”, ceea ce va defini serviciile de informații, supraveghere și recunoaștere ale serviciului ( ISR) eforturile care urmează.
"Componentele tehnologice concepute pentru a sprijini SIAS vor trebui să ingereze, să rezoneze și să informeze atât analiștii, cât și alte tehnologii emergente concepute pentru a automatiza atât interogările de baze de date ISR, cât și colectarea fizică", afirmă RFI.
Forța aeriană este departe de a fi singură în căutarea utilizării AI și a învățării automate pentru a face față atacului datelor de informații. Agenția Națională de Informații Geospatiale (NGA) dorește să utilizeze tehnologiile pentru a se ocupa de cantitățile masive de inteligența geospatială (GEOINT) pe care îl colectează, concentrându-se pe conținutul geospatial din sursele sale de date Multi-INT. Cel mai recent premiat NGA șapte contracte de cercetare pe un an pentru aplicarea algoritmilor avansați și a învățării automate pentru caracterizarea datelor geospatiale. Premiile au făcut parte din inițiativa Boosting Innovative GEOINT Broad Agency (BIG BAA) de trei ani a agenției, care încă de la 2016 a atribuit o serie de contracte care vizează domenii tematice specifice.
Departamentul Apărării Proiectul Maven adoptă o abordare algoritmică pentru analizarea a milioane de ore de videoclipuri full-motion din drone și alte surse (și a fost centrul controversei când unii angajați Google s-au opus implicării companiei; Google în cele din urmă a decis să plece proiectul). Activitatea Proiectelor de Cercetare Avansată de Informații (IARPA) dezvoltă, de asemenea, sisteme AI în alte domenii din ceea ce numește inteligență anticipativă, cum ar fi Activitate video intermodală profundă (DIVA) program de automatizare a monitorizării și analizei orelor interminabile de videoclipuri de supraveghere.
wpDiscuz