Разработка Дальних Рентгеновских Алгоритмов для Военных Целей
Новые технологии безопасности для эффективного дистанционного наблюдения
Согласно данным Национального института стандартов и технологий (NIST), правительство США тратит миллиарды долларов на рентгеновские технологии для обеспечения безопасности. Последний проект в этой области включает новую категорию рентгеновских технологий, которые позволяют «видеть» объекты на расстоянии до километра, даже при наличии неполных или шумных данных.
В пресс-релизе, опубликованном в среду, RTX BBN Technologies объявила о заключении контракта с Агентством перспективных оборонных научно-исследовательских проектов (DARPA) на разработку алгоритмов для дальнего рентгеновского наблюдения. Интересно, что подход компании BBN основан на моделировании на основе большого числа низкокачественных образцов, в отличие от использования небольшого числа высококачественных изображений.
Рентгеновское наблюдение
BBN Technologies, находящаяся в Массачусетсе, является дочерней компанией RTX — производителя аэрокосмической и оборонной техники из Виргинии. С момента своего основания в 1948 году BBN внесла значительный вклад в развитие сетевых технологий, многие из которых также поддерживались DARPA.
Новая инициатива является частью программы DARPA под названием X-ray Extreme-range Non-imaging Analysis (XENA), цель которой — разработка «алгоритмических инструментов» для определения внутреннего состава удаленных объектов. Программа решает проблему снижения качества данных из-за размытия в движении, что часто происходит в военных условиях.
В контексте, X-ray системы давно используются в правоохранительных и военных целях.
Перед подобными изменениями стояла задача по сбору большого количества высококачественных данных для обучения систем реальном времени.
Дистанционная разведка
Подход BBN предполагает использование низкокачественных данных, которые проще собрать в большом количестве, для создания алгоритма, способного решать практические задачи в полевых условиях. Это применимо даже на расстояниях до 0,6 миль (1 километр).
«Мы разрабатываем алгоритмы, которые превращают небольшое количество зернистых снимков в достаточные детали для принятия решений, будь то оценка потенциальных угроз или поддержка операций по ликвидации чрезвычайных ситуаций», — заявил Джошуа Фашинг, ведущий исследователь проекта в BBN.
Если все пройдет по плану, новый алгоритм предоставит военным доступ к важной информации о скрытых угрозах, потенциальном оружии или уязвимостях структур на расстояниях, ранее недоступных.
