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国际资讯 | 人工智能和商业公司是GEOINT未来的关键

慧天地 2022-07-16

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文章转载自微信公众号望穹科技,版权归原作者及刊载媒体所有。


美国《国防杂志》2021年8月28日评论文章:“人工智能和商业公司是GEOINT未来的关键”。

美国依靠其间谍卫星星座为决策者提供关键信息和数据。但是,如果美国无法处理、利用和传递其已经拥有的所有原始数据,纳税人为什么要为增强收集能力而提供资金?


iStock图像

情报界收集的大部分原始数据都没有经过处理,这可以说违背了拥有广泛技术收集系统的全部目的。根据参谋长联席会议的联合出版物2-03《联合作战的地理空间情报》,地理空间情报处理涉及“将数据转换为适合最终用户分析、生产和应用的可用形式”。


如果不快速处理材料,则时间敏感型数据收集的价值将受到限制。但是,可以通过商业伙伴关系和人工智能的使用来提供更高效的GEOINT处理。


在一次采访中,2002年至2005年担任中央情报局负责分析和生产的前助理主任,也是《情报:从秘密到政策》一书的作者马克·洛文塔尔指出,美国国家地理空间情报局(NGA)一直在使用各种技术来帮助处理越来越多的图像。


加强GEOINT商业伙伴关系可以帮助处理情报界收集的大部分(或全部)原始地理空间数据。国家地理空间情报局和国家侦察局(NRO)已经与一些商业组织合作,这些工作在未来可能会扩大。虽然国家地理空间情报局或国家侦察局没有计划列出所有潜在合作伙伴,但预计在未来几年内将商谈更大的合同。


国家侦察局正在赞助研究,以确定公司各自的能力范围,并确定哪些公司可以为该机构的使命提供可靠的支持。下一步将是建立采购合同,以便更清楚地了解这个间谍组织的未来合作伙伴。


马克·洛文塔尔指出,国家地理空间情报局创建了一个名为GEOINT探路者(Pathfinder)的项目,该项目试图利用非机密来源的信息回答关键情报问题。其中一个成果是推出“NGA泪线”(Tearline),它涉及NGA与“与私人专家团体合作,就各种战略、经济和人道主义情报主题,创造面向公众的权威开源情报,这些情报往往在深度或长期形式中被低估”。(译者注:“泪线”曾利用澳大利亚反华研究机构的数据,对我新疆社会现状进行无中生有的指责。)


虽然与国家侦察局运营和维护的卫星相比,商业影像的能力可能较低,但商业地理空间组织可以更频繁地对同一地点进行成像。影像的一致性得到提高,可以提供有关感兴趣区域动态变化的信息。


马克·洛文塔尔说,多年来,情报界一直致力于尽可能使用商业图像,不是每个问题都需要精美的图像--尽管今天的商业图像非常好。通过在可能的情况下使用商业图像,我们将机密系统保留给那些能带来所需情报的问题。


马克·洛文塔尔说,一些情报收集方法比其他方法需要更多的数据或处理能力。例如,基于活动的情报,也被称为ABI,有时被称为“生活模式”,需要大量的数据, ABI情报的收集是基于观察到的行为,这些行为更有可能表明在该地点正在进行一项感兴趣的活动。它既可以寻找在特定地点似乎与常规不同的活动,也可以寻找表明某种活动的模式,例如,一些小组放置的简易爆炸装置。


除了利用商业企业外,人工智能还将为GEOINT处理效率的增长提供充足的机会。分析师需要能够整合来自多个技术来源的越来越多的数据,但却被现代的低效率所阻碍,如时间限制,阻碍了有效性。人工智能通过识别模式并将具有类似属性的信息转达给人类来源进行分析,展示了更有效地处理大数据的潜力。



美国陆军人工智能集成中心,隶属于陆军未来司令部跨职能团队。三年前成立时叫做人工智能特遣部队(AI Task Force),地址位于宾夕法尼亚州匹兹堡,并利用卡内基梅隆大学的AI和机器人中心作为依托。拥有10个人工智能现代化组合,包括:基础研究、基础设施和平台;指挥与协调;维持;战场意识;武力运用;部队一体化;网络为中心的能力;合作管理和支持;防护。


然而,现在有人担心人工智能会操纵图像来伪造图像中的信息。美国已经对某些在地理空间图像中搜索“兴趣点”的人工智能项目实施了出口限制。NGA也在研究人工智能来检测虚假图像。但请记住,所有这些人工智能都必须由人类编程。


通过允许分析师访问由人工智能算法决定的狭义数据集,有更大的取得突破的可能性,可以为作战人员和决策者提供战略优势。尽管人工智能在为现代实践提供创新方面具有巨大的潜力,但它永远不可能完全取代人类在处理的每一个方面的作用。人工智能并没有--而且可能永远不会--牢牢掌握在复杂情况下提供洞察力和直觉的情境理解,这可能会阻碍这种潜在的创新解决方案的长期发展。



五角大楼的国防创新部门希望作战人员能够用一台设备从手掌中控制所有自主系统。这款SkyNav控制器可以控制任何类型的小型无人机系统-包括四轮,多旋翼,垂直起降和固定翼。


随着收集能力的不断提高,情报界和私营企业之间的伙伴关系可以为地球观测信息处理能力提供急需的改进。在未来,利用具有人工智能和大数据分析的商业系统可以促进这种处理效率的提高。


最终,这种能力将是开发及时、相关和可操作的大规模情报的关键,以利用为未来设想的作战概念,如联合全域指挥和控制——这些能力可能使美国作战人员在下一代人中保持优势。





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