यूएस   (आईएआरपीए) इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) और स्मार्ट शहरों से जुड़े एआई और सेंसर का उपयोग करके "दुनिया भर में जनसंख्या आंदोलन पैटर्न को मॉडल करने में सक्षम सिस्टम विकसित करने" पर विचार कर रही है। इंटेलिजेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एक्टिविटी  राष्ट्रीय खुफिया निदेशक (   ) के कार्यालय के अनुसार, IARPA के "हिडन एक्टिविटी सिग्नल एंड ट्रैजेक्टरी एनोमली कैरेक्टराइजेशन (   )   का उद्देश्य समय, स्थानों और आबादी में 'सामान्य' मूवमेंट मॉडल स्थापित करना और यह निर्धारित करना है कि कौन सी गतिविधि असामान्य बनाती है। ODNI HAYSTAC प्रोग्राम  "इंटरनेट ऑफ थिंग्स और   इंफ्रास्ट्रक्चर का व्यापक डेटा नए मॉडल बनाने के अवसर प्रदान करता है जो अभूतपूर्व रिज़ॉल्यूशन पर मानव गतिशीलता को समझते हैं और इस सेंसर-समृद्ध दुनिया से गुजरने वालों के लिए गोपनीयता अपेक्षाओं को समझने की जिम्मेदारी पैदा करते हैं।" स्मार्ट सिटी   "यह समझने का एक अभूतपूर्व अवसर है कि मनुष्य कैसे चलते हैं, और HAYSTAC का लक्ष्य यह समझ बनाना होगा कि किसी भी समय और स्थान पर सामान्य गति कैसी दिखती है"  डॉ. जैक कूपर, आईएआरपीए  चार साल के   अनुसंधान कार्यक्रम का नेतृत्व   कर रहे हैं, जो अनुसंधान निदेशालय में नेशनल जियोस्पेशियल-इंटेलिजेंस एजेंसी (NGA) में एक कार्यकाल के बाद 2020 में IARPA में शामिल हुए, जहां वह भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए एक वरिष्ठ स्टाफ वैज्ञानिक थे। HAYSTAC डॉ. जैक कूपर  कार्यक्रम प्रबंधक के लिए,    HAYSTAC "यह समझने का एक अभूतपूर्व अवसर है कि मनुष्य कैसे चलते हैं, और HAYSTAC का लक्ष्य यह समझ बनाना होगा कि किसी भी समय और स्थान पर सामान्य गति कैसी दिखती है।"   https://www.youtube.com/watch?v=UDkCthIoc2M&embedable=true  ओडीएनआई को दिए एक बयान में डॉ. कूपर ने कहा, "   के साथ, हमारे पास असाधारण स्पष्टता के साथ गतिशीलता पैटर्न को समझने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति का लाभ उठाने का अवसर है।" हेजटैक  उन्होंने कहा   " , "जितनी अधिक मजबूती से हम सामान्य गतिविधियों का मॉडल तैयार कर सकते हैं, उतनी ही तेजी से हम पहचान सकते हैं कि क्या सामान्य से बाहर है और संभावित आपातकाल की भविष्यवाणी कर सकते हैं।    , "वर्तमान मानव गतिशीलता मॉडलिंग तकनीक बीमारी के प्रसार या जनसंख्या प्रवासन के अध्ययन के लिए मानव आंदोलन में उच्च-स्तरीय अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है।" IARPA के अनुसार  हालाँकि, "वे इंटेलिजेंस कम्युनिटी (आईसी) को आत्मविश्वास के साथ अधिक सूक्ष्म विसंगतियों की पहचान करने के लिए आवश्यक जटिल, बारीक मॉडलिंग प्रदान नहीं करते हैं।"  यहीं पर   और डॉ. कूपर आते हैं। HAYSTAC   "HAYSTAC के साथ, हमारे पास असाधारण स्पष्टता के साथ गतिशीलता पैटर्न को समझने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति का लाभ उठाने का अवसर है"  डॉ. जैक कूपर, आईएआरपीए  डॉ. कूपर मानवीय गतिविधियों का पता लगाने और उन्हें चिह्नित करने पर केंद्रित कम से कम दो अन्य IARPA अनुसंधान कार्यक्रमों के कार्यक्रम प्रबंधक भी हैं, जिनमें शामिल हैं:    (   ), जो मानव निर्माण परियोजनाओं के साथ-साथ फसल वृद्धि जैसी प्राकृतिक प्रक्रियाओं का पता लगाने, निगरानी करने और उन्हें चिह्नित करने के लिए उपग्रह इमेजरी का उपयोग कर रही है। अंतरिक्ष-आधारित मशीन स्वचालित पहचान तकनीक स्मार्ट    (   ), जो स्वचालित गतिविधि डिटेक्टर बना रहा है जो घंटों तक वीडियो देख सकता है और कुछ सेकंड को हाइलाइट कर सकता है जब कोई व्यक्ति या वाहन एक विशिष्ट गतिविधि करता है (उदाहरण के लिए, कुछ भारी ले जाना, उसे वाहन में लोड करना, फिर ड्राइव करना) ). डीप इंटरमॉडल वीडियो एनालिटिक्स DIVA   "इंटरनेट ऑफ थिंग डिवाइस डेटा का एक बढ़ता हुआ स्रोत है जिसे इरादे जानने के लिए एकत्र किया जा सकता है"  डॉ. कैथरीन मार्श, आईएआरपीए  दिसंबर, 2021 में रक्षा खुफिया सूचना प्रणाली विभाग (DoDIIS) विश्वव्यापी सम्मेलन में बोलते हुए, IARPA निदेशक   आने वाले   कार्यक्रम की भविष्यवाणी की जब उन्होंने कहा: डॉ. कैथरीन मार्श ने HAYSTAC  “इंटरनेट ऑफ थिंग डिवाइस डेटा का एक बढ़ता हुआ स्रोत है जिसे इरादे जानने के लिए एकत्र किया जा सकता है।  "इन नए सेंसर और डिटेक्टरों को विकसित करना, साथ ही मल्टी-मोडल डेटा इकट्ठा करने के चतुर तरीकों के बारे में सोचना ताकि यह पता चल सके कि हमारे विरोधी हमसे क्या छिपाने की कोशिश कर रहे हैं, हमारे संग्रह कार्यक्रमों के उद्देश्य के मूल में है।"  अपने   कार्यक्रम के लिए, IARPA ने पहले ही शिक्षाविदों, गैर सरकारी संगठनों और तकनीकी कंपनियों से जुड़े बड़े रक्षा ठेकेदारों और परामर्श फर्मों को कई अनुबंध दिए हैं। HAYSTAC  ये अनुबंध गए:   रेथियॉन टेक्नोलॉजीज रिसर्च सेंटर   L3हैरिस टेक्नोलॉजीज, इंक.   एसटीआर   किटवेयर, इंक.   लीडोस, इंक.   नवप्रवर्तक अनुसंधान समाधान   डेलॉइट कंसल्टिंग एलएलपी   रेथियॉन बीबीएन    के अनुसार, "जैसे-जैसे   सिस्टम परिपक्व होंगे, प्रासंगिक अलर्ट बनाने में पता लगाने की संभावना और गलत अलार्म प्रदर्शन के आधार पर उनका मूल्यांकन किया जाएगा, अंततः सामान्य गतिविधि उत्पन्न करते समय 80% असामान्य गतिविधि की पहचान करने की कोशिश की जाएगी जो केवल 10% पता लगाने योग्य है।"   . कार्यक्रम HAYSTAC विवरण  यह लेख मूल रूप से टिम हिंचलिफ़ द्वारा  द सोशिएबल पर प्रकाशित किया गया था।

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IARPA का HAYSTAC कार्यक्रम: AI और IoT के साथ जन आंदोलनों की भविष्यवाणी करना

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