Intégration de l'intelligence artificielle dans le système d'intelligence américain: une analyse de la situation actuelle de l'intelligence artificielle améliorant l'intelligence géospatiale
L'imagerie et le système géospatial des États-Unis estiment que l'intelligence artificielle peut avoir un impact sur l'analyse des tâches à forte intensité humaine, l'identification cible, l'automatisation des tâches, la formation des agents de l'intelligence géospatiale et la recherche méthodologique pour faire progresser la technologie de l'intelligence.
L'Agence nationale d'images et de cartographie (NIMA), le prédécesseur de la National Geospatial Intelligence Agency (NGA), a commencé à rechercher très tôt les solutions d'IA en renseignement sur l'imagerie.La recherche de NIMA montre que l'établissement de conscience de situation précis et opportune est essentiel lors de l'exécution de la mission.L'intelligence artificielle peut intégrer les informations disponibles de la zone cible dans une carte de situation, générer des images 2D ou 3D et réaliser la construction d'une image de fonctionnement commune dynamique (COP).
En outre, de nombreux projets d'intelligence artificielle de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) sont également étroitement liés à la reconnaissance automatique des cibles et à l'analyse des cibles géospatiales.DARPA a publié le programme de reconnaissance des cibles en mouvement en juillet 2020. Son objectif est de résoudre le problème de l'utilisation du radar d'ouverture synthétique (SAR) pour détecter, image et géolocaliser les cibles mobiles du sol en développant des algorithmes de traitement et des technologies de collecte.Le projet de reconnaissance des cibles mobiles est important pour le bureau de technologie stratégique de l'agence, l'importance du projet provient de la vision de la guerre des mosaïques de l'agence.
La détection des changements est une autre grande application de l'intelligence artificielle dans l'intelligence géospatiale.
Traditionnellement, l'interprétation et l'analyse des images satellites de cibles mondiales renvoyées chaque jour et la génération de rapports d'intelligence sont le travail quotidien le plus fondamental des analystes d'images NGA, ce qui nécessite généralement beaucoup de ressources humaines.Mais en apprenant des modèles historiques, des tendances actuelles et des facteurs dynamiques tels que la météo et le comportement contradictoire, l'IA peut améliorer la capacité de prédire le comportement cible, contribuant à déterminer les méthodes et emplacements les plus appropriés pour déployer des actifs pour la surveillance.
En d'autres termes, pour des cibles fixes telles que les installations militaires et industrielles dans le pays cible, en améliorant l'algorithme de détection des changements d'intelligence artificielle, la machine peut compléter indépendamment la plupart des travaux de surveillance et de dépistage, aidant les analystes à la priorité des images de grande valeur, trouver la recherche, trouverLes objets cibles, identifier les activités anormales, surveiller les changements dans les installations cibles et enfin réaliser un avertissement précoce automatique basé sur les images.
À l'heure actuelle, le logiciel utilisé pour aider l'analyse d'image s'est développé à partir des fonctions de correction, de stockage et d'étiquetage à un logiciel d'interprétation intelligent qui peut rapidement identifier et détecter un grand nombre d'images.
Face aux données d'image de hétérogènes et multiplateformes, les agences de renseignement doivent investir beaucoup de ressources dans le traitement et l'analyse.Aujourd'hui, cependant, le logiciel d'analyse d'images automatisé de pointe peut combiner des ensembles de données disparates de différents fournisseurs, y compris des attributs tels que différentes résolutions, systèmes de coordonnées et plusieurs bandes spectrales.
Cependant, au moment où le développement de la technologie de l'intelligence artificielle n'est pas encore parfait, le positionnement de l'intelligence artificielle dans l'intelligence géospatiale est toujours controversé.Il n'y a aucun moyen exact de résoudre le problème de l'écart entre l'intelligence artificielle et les résultats de l'analyse des analystes.Par conséquent, l'approfondissement de l'exploration de données, de l'identification automatique et de la visualisation des données et d'autres moyens d'amélioration de l'intelligence d'analyse auxiliaires est la principale direction de développement de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'intelligence géospatiale.