La inteligencia estadounidense analiza la inteligencia artificial y los datos de video para rastrear personas y vehículos

El programa Video LINC de IARPA podría reutilizarse para espiar a los manifestantes y hacer cumplir el cumplimiento de las ciudades inteligentes en 15 minutos: perspectiva

La Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA) está elaborando un programa de investigación para que la comunidad de espías de EE. UU. identifique, rastree y rastree de forma autónoma a personas y sus vehículos a lo largo de largas distancias y períodos de tiempo.

La semana pasada, el brazo de financiación de la investigación de la comunidad de inteligencia de EE. UU., IARPA, publicó el borrador técnico de su programa de investigación Video Linking and Intelligence from Non-Collaborative Sensors ( Video LINCS ).

El borrador recientemente actualizado del anuncio amplio de la agencia y la oportunidad de financiamiento detalla cómo la comunidad de espías de EE. UU. busca identificar, rastrear y rastrear de forma autónoma a personas, vehículos y objetos mediante el uso de inteligencia artificial para analizar secuencias de video capturadas por cámaras CCTV, drones y potencialmente cámaras web. y teléfonos (como se evidencia en la imagen del Diseño del programa Video LINCS a continuación).

"El programa comenzará con la reID de persona, avanzará hasta la reID de vehículo y culminará con la reID de objetos genéricos en una colección de videos".

Programa LINCS de vídeo de IARPA

Las razones oficiales dadas para desarrollar este programa tienen que ver con responder a " incidentes trágicos " que requieren " análisis forenses " y " analizar patrones en busca de anomalías y amenazas ".

El director del programa IARPA, Dr. Reuven Meth, también mencionó en el video a continuación que Video LINCS se utilizaría para " facilitar la planificación de ciudades inteligentes ".

Pero pregúntese: ¿por qué querría el brazo financiador de la agencia de espionaje estadounidense desarrollar herramientas para la planificación de ciudades inteligentes?

Video LINCS tomará flujos de trabajo que requieren mucha mano de obra y los automatizará para facilitar los análisis forenses, la detección proactiva de amenazas y la planificación de ciudades inteligentes”.

Director del Programa IARPA Dr. Reuven Meth

The Sociable informó anteriormente sobre el anuncio inicial del programa Video LINCS el 9 de enero de 2024, cuando había información limitada disponible públicamente, pero la semana pasada IARPA actualizó sus especificaciones técnicas, brindándonos una visión más detallada de cuán profundo está dispuesto a llegar el aparato de espionaje de EE. UU. ir en sus actividades de vigilancia.

El programa Video LINCS consta de dos Áreas Técnicas (TA):

• Reidentificación (ReID) : asociar de forma autónoma y automática el mismo objeto (persona, vehículo u objeto genérico) en un corpus de vídeo.
• Geolocalización de objetos : geolocalización de objetos para proporcionar posiciones para todos los objetos en un marco de referencia mundial común.

ReID, según IARPA, significa "el proceso de hacer coincidir el mismo objeto en una colección de videos, para determinar dónde aparece el objeto a lo largo del video".

"El objetivo del programa Video LINCS es desarrollar algoritmos de reidentificación (reID) para asociar de forma autónoma objetos a través de imágenes de sensores de video diversas y no colaborativas y mapear objetos reidentificados en un sistema de coordenadas unificado (geolocalización)".

Programa LINCS de vídeo de IARPA

El programa Video LINCS , si efectivamente se convierte en un programa de investigación totalmente financiado, constará de tres fases a lo largo de 48 meses:

• Durante la Fase 1, los equipos demostrarán la viabilidad de la reID para personas en un corpus de video y la geolocalización de objetos para proporcionar el movimiento de todos los sujetos en un marco de referencia común. La ropa de cada persona seguirá siendo la misma (reID a corto plazo/temporalmente próxima) y los metadatos proporcionados (por ejemplo, marcas de tiempo y pose de la cámara, en la medida en que estén disponibles) estarán libres de ruido.
• Durante la Fase 2, la reID se expandirá para incluir personas con cambios de ropa (reID a largo plazo/temporalmente distante), incluirá vehículos , requerirá funcionalidad en objetos genéricos, se incluirán tipos de sensores y geometrías de recolección adicionales en las evaluaciones, y se introducirá ruido. en los metadatos proporcionados.
• Durante la Fase 3, la evaluación se centrará más en la reID de objetos genéricos, se realizará la reID de vehículos temporalmente distantes , se incluirán tipos de sensores y geometrías de recolección adicionales, y habrá mayor incertidumbre en la postura de la cámara.

El programa Video LINCS buscará volver a identificar personas, vehículos y objetos en largas distancias y períodos de tiempo utilizando un caleidoscopio de tecnologías, que incluyen:

• Inteligencia artificial
• Visión por computadora, incluida la detección de objetos, seguimiento, modelado de personas/vehículos/objetos, aprendizaje de visión genérica.
• Aprendizaje profundo
• Proyecciones de cámara geométricas y proyecciones inversas.
• Geolocalización de imágenes y vídeos
• Aprendizaje automático
• Modelado y simulación
• Clasificación de conjuntos abiertos
• Reidentificación
• Biometría suave
• Ingeniería de software
• Integración de software
• Integración de sistemas
• Recopilación y anotación de datos de video veraces (verificación tanto en identidades anónimas como en ubicación geográfica), incluida una posible investigación sobre sujetos humanos.
• Toma de huellas dactilares del vehículo
• Generación de datos de video (incluida simulación, modelado generativo)

"El sistema necesita localizar automáticamente los objetos y asociarlos (a través de escala, aspecto, densidad, aglomeración, oscurecimiento, etc.) sin introducir detecciones ni coincidencias falsas".

Programa LINCS de vídeo de IARPA

Además de la detección de amenazas, los análisis forenses y la planificación de ciudades inteligentes, existen muchos otros casos de uso potenciales que podrían surgir de este programa de espionaje en el futuro.

Por ejemplo, las herramientas y tácticas provenientes de Video LINCS podrían, hipotéticamente, identificar quién estuvo presente en una manifestación, protesta o disturbio, como el que ocurrió en Washington, DC el 6 de enero de 2021, y seguir sus cada movimiento mientras regresan a casa, incluso cuando se cambian de ropa.

Otro ejemplo podría ser el seguimiento de los inmigrantes en los cruces fronterizos terrestres, aéreos y marítimos.

Y sería invaluable para los gobiernos que deseen imponer futuros cierres o zonas de bajas emisiones en ciudades inteligentes de 15 minutos, ya que las autoridades podrían identificar quién rompió el protocolo mientras rastrean y rastrean cada uno de sus movimientos para que las fuerzas del orden los persigan.

Todo esto se haría de forma autónoma y automática.

¡Pero hey! tal vez estoy siendo demasiado dramático.

Después de todo, el gobierno dijo que era para mantener a la gente segura, y el gobierno nunca nos ha defraudado al mantener siempre en mente nuestros mejores intereses.