Integración de la inteligencia artificial en el Sistema de Inteligencia de los Estados Unidos: un análisis de la situación actual de inteligencia artificial que mejora la inteligencia geoespacial
El sistema de imágenes y geoespaciales de los Estados Unidos cree que la inteligencia artificial puede tener un impacto en el análisis de tareas intensivas en humanos, la identificación de objetivos, la automatización de tareas, la capacitación de agentes de inteligencia geoespacial e investigación metodológica para avanzar en la tecnología de inteligencia.
La Agencia Nacional de Imágenes y Mapeo (NIMA), el predecesor de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial (NGA), comenzó a investigar soluciones de IA en inteligencia de imágenes desde el principio.La investigación de NIMA muestra que establecer una conciencia situacional precisa y oportuna es crítica durante la ejecución de la misión.La inteligencia artificial puede integrar la información disponible del área objetivo en un mapa de situación, generar imágenes 2D o 3D y darse cuenta de la construcción de una imagen operativa común dinámica (COP).
Además, muchos proyectos de inteligencia artificial de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) también están estrechamente relacionados con el reconocimiento automático de objetivos y el análisis de objetivos geoespaciales.DARPA lanzó el programa de reconocimiento de objetivos móviles en julio de 2020. Su propósito es resolver el problema del uso de radar de apertura sintética (SAR) para detectar, imaginar y geolocar objetivos de movimiento de tierra mediante el desarrollo de algoritmos de procesamiento y tecnologías de recolección.El proyecto de reconocimiento de objetivos móviles es significativo para la oficina de tecnología estratégica de la agencia, la importancia del proyecto proviene de la visión de guerra mosaica de la agencia.
La detección de cambios es otra gran aplicación de la inteligencia artificial en la inteligencia geoespacial.
Tradicionalmente, interpretar y analizar imágenes satelitales de objetivos globales enviados todos los días y generar informes de inteligencia es el trabajo diario más básico de los analistas de imágenes NGA, que generalmente requieren muchos recursos humanos.Pero al aprender de los patrones históricos, las tendencias actuales y los factores dinámicos, como el clima y el comportamiento adversario, la IA puede mejorar la capacidad de predecir el comportamiento objetivo, ayudando a determinar los métodos y ubicaciones más apropiadas para implementar activos para la vigilancia.
En otras palabras, para objetivos fijos como las instalaciones militares e industriales en el país objetivo, mejorando el algoritmo de detección de cambio de inteligencia artificial, la máquina puede completar independientemente la mayor parte del trabajo de monitoreo y detección, ayudando a los analistas de imágenes a priorizar imágenes de alto valor, encontrarObjetos objetivo, identificar actividades anormales, monitorear los cambios en las instalaciones objetivo y finalmente realizar una advertencia temprana automática basada en imágenes.
En la actualidad, el software utilizado para ayudar al análisis de imágenes se ha desarrollado desde las funciones de corrección, almacenamiento y etiquetado hasta software de interpretación inteligente que puede identificar y detectar rápidamente una gran cantidad de imágenes.
Ante los datos de imágenes de la plataforma heterogénea y múltiple, las agencias de inteligencia deben invertir muchos recursos en procesamiento y análisis.Hoy, sin embargo, el software de análisis de imágenes automatizado de última generación puede combinar conjuntos de datos dispares de diferentes proveedores, incluidos atributos como diferentes resoluciones, sistemas de coordenadas y múltiples bandas espectrales.
Sin embargo, en el momento en que el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial aún no es perfecta, el posicionamiento de la inteligencia artificial en la inteligencia geoespacial sigue siendo controvertido.No hay una manera exacta de resolver el problema de la discrepancia entre la inteligencia artificial y los resultados del análisis de analistas.Por lo tanto, profundizar la minería de datos, la identificación automática y la visualización de datos y otras medias de mejora de la inteligencia de análisis auxiliar es la principal dirección de desarrollo de la inteligencia artificial en el campo de la inteligencia geoespacial.