paint-brush
ABD İstihbaratı, Bireyleri ve Araçları Takip Etmek İçin Yapay Zeka ve Video Verilerini Gözetliyorile@thesociable
647 okumalar
647 okumalar

ABD İstihbaratı, Bireyleri ve Araçları Takip Etmek İçin Yapay Zeka ve Video Verilerini Gözetliyor

ile The Sociable4m2024/02/28
Read on Terminal Reader

Çok uzun; Okumak

IARPA, ABD casus topluluğunun insanları ve araçlarını uzun mesafelerde ve zaman dilimlerinde özerk bir şekilde tanımlaması, takip etmesi ve izlemesi için bir araştırma programı hazırlıyor. Bu programın geliştirilmesi için gösterilen resmi nedenler, "adli analizler" gerektiren "trajik olaylara***" müdahale etmekle ilgilidir. IARPA program direktörü Dr. Reuven Meth ayrıca aşağıdaki videoda **Video LINCS**'in kullanılacağından bahsetmiştir. 'akıllı şehir planlamasını kolaylaştırmak'
featured image - ABD İstihbaratı, Bireyleri ve Araçları Takip Etmek İçin Yapay Zeka ve Video Verilerini Gözetliyor
The Sociable HackerNoon profile picture
0-item


IARPA'nın Video LINC programı, protestocuları gözetlemek ve 15 dakikalık akıllı şehir uyumluluğunu zorunlu kılmak için yeniden kullanılabilir: perspektif


İstihbarat İleri Araştırma Projeleri Etkinliği (IARPA), ABD casus topluluğunun insanları ve araçlarını uzun mesafelerde ve zaman aralıklarında özerk bir şekilde tanımlaması, takip etmesi ve izlemesi için bir araştırma programı hazırlıyor.


Geçen hafta, ABD istihbarat topluluğunun araştırma finansmanı kolu IARPA, Video Bağlantısı ve İşbirlikçi Olmayan Sensörlerden İstihbarat ( Video LINCS ) araştırma programının teknik taslağını yayınladı.


Yeni güncellenen taslak geniş çaplı kurum duyurusu ve finansman fırsatı, ABD casus topluluğunun CCTV kameraları, dronlar ve potansiyel web kameraları tarafından çekilen video görüntülerini analiz etmek için yapay zekayı kullanarak insanları, araçları ve nesneleri özerk bir şekilde nasıl tanımlamaya, takip etmeye ve takip etmeye çalıştığını ayrıntılarıyla anlatıyor ve telefonlar (aşağıdaki Video LINCS Program Tasarımı görüntüsünde kanıtlandığı gibi).


“Program kişi kimlik kimliğiyle başlayacak, araç kimlik kimliğine doğru ilerleyecek ve bir video koleksiyonundaki genel nesnelerin kimlik bilgileri ile son bulacak”

IARPA Video LINCS Programı


Bu programın geliştirilmesi için gösterilen resmi nedenler, " adli analizler " gerektiren " trajik olaylara " müdahale etmek ve " anormallikler ve tehditlere yönelik kalıpları analiz etmek " ile ilgilidir.

IARPA program direktörü Dr. Reuven Meth de aşağıdaki videoda Video LINCS'in " akıllı şehir planlamasını kolaylaştırmak " için kullanılacağından bahsetti.


Ancak kendinize şunu sorun: ABD casus teşkilatının finansman kolu neden akıllı şehir planlaması için araçlar geliştirmek istesin?


Video LINCS , emek yoğun iş akışlarını alacak ve adli analizleri, proaktif tehdit tespitini ve akıllı şehir planlamasını kolaylaştırmak için bunları otomatikleştirecek”

IARPA Program Direktörü Dr. Reuven Meth


Sociable daha önce 9 Ocak 2024'te halka açık bilgilerin sınırlı olduğu ilk Video LINCS programı duyurusunu bildirmişti, ancak geçen hafta IARPA teknik özelliklerini güncelleyerek bize ABD casus aygıtının ne kadar derinlere gitmeye istekli olduğuna dair daha ayrıntılı bir bakış sağladı. gözetim arayışlarına devam edin.


Video LINCS programı iki Teknik Alandan (TA) oluşur:


  • Yeniden tanımlama (ReID) : Aynı nesneyi (kişi, araç veya genel nesne) bir video topluluğu boyunca bağımsız ve otomatik olarak ilişkilendirme.
  • Nesnenin Coğrafi Konumlandırılması : Ortak bir dünya referans çerçevesindeki tüm nesneler için konum sağlamak amacıyla nesnelerin coğrafi konumunun belirlenmesi.


IARPA'ya göre ReID, "nesnenin video boyunca nerede görüneceğini belirlemek için aynı nesneyi bir video koleksiyonunda eşleştirme süreci" anlamına gelir.


“Video LINCS programının amacı , çeşitli, iş birliğine dayalı olmayan, video sensör görüntüleri boyunca nesneleri özerk bir şekilde ilişkilendirmek ve yeniden tanımlanan nesneleri birleşik bir koordinat sistemine (coğrafi yerelleştirme) eşlemek için yeniden tanımlama (reID) algoritmaları geliştirmektir”

IARPA Video LINCS Programı


Video LINCS programı, eğer gerçekten tamamen finanse edilen bir araştırma programı haline gelirse, 48 ay boyunca üç aşamadan oluşacaktır:


  • 1. Aşama sırasında ekipler, tüm nesne hareketlerini ortak bir referans çerçevesinde sağlamak amacıyla bir video derlemindeki insanlar için reID'nin uygulanabilirliğini ve nesnenin coğrafi konumunu gösterecek. Her kişinin kıyafeti aynı kalacak (kısa vadeli / geçici olarak yakın ReID) ve sağlanan meta veriler (örneğin, mevcut olduğu ölçüde zaman damgaları ve kamera pozu) gürültüsüz olacaktır.
  • 2. Aşama sırasında reID, kıyafetlerini değiştiren kişileri (uzun vadeli / geçici olarak uzak reID) kapsayacak şekilde genişleyecek , araçları içerecek , genel nesneler üzerinde işlevsellik gerektirecek, değerlendirmelere ek sensör türleri ve toplama geometrileri dahil edilecek ve gürültü eklenecek sağlanan meta verilere aktarılır.
  • 3. Aşama sırasında, değerlendirme genel nesnelerin reID'sine daha güçlü odaklanacak, araçların geçici olarak uzak reID'si gerçekleştirilecek , ek sensör türleri ve toplama geometrileri dahil edilecek ve kamera pozunda daha fazla belirsizlik olacak.


Video LINCS programı, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli teknolojilerin kaleydoskopunu kullanarak uzun mesafelerdeki ve zaman aralıklarındaki insanları, araçları ve nesneleri yeniden tanımlamaya çalışacak:


  • Yapay zeka
  • Bilgisayarlı görme, nesne algılama, izleme, kişi/araç/nesne modelleme, genel görme öğrenimi dahil
  • Derin öğrenme
  • Geometrik kamera projeksiyonları ve ters projeksiyonlar
  • Resim ve videonun coğrafi yerelleştirilmesi
  • Makine öğrenme
  • Modelleme ve simülasyon
  • Açık küme sınıflandırması
  • Yeniden tanımlama
  • Yumuşak biyometri
  • Yazılım Mühendisliği
  • Yazılım entegrasyonu
  • Sistemler entegrasyonu
  • Potansiyel İnsan Denek Araştırması da dahil olmak üzere, gerçeğe uygun video verisi toplama, açıklama (hem anonimleştirilmiş kimliklerde hem de coğrafi konumda doğruluk)
  • Araç parmak izi alma
  • Video verisi oluşturma (simülasyon, üretken modelleme dahil)


"Sistemin, yanlış algılamalara ve yanlış eşleşmelere yol açmadan, nesneleri otomatik olarak konumlandırması ve bunları ölçek, görünüm, yoğunluk, kalabalık, karartma vb. genelinde ilişkilendirmesi gerekiyor"

IARPA Video LINCS Programı


Tehdit tespiti, adli analizler ve akıllı şehir planlamasının yanı sıra, bu casus programından ileride gelebilecek birçok başka potansiyel kullanım durumu da var.


Örneğin, Video LINCS'den gelen araçlar ve taktikler, varsayımsal olarak, 6 Ocak 2021'de Washington DC'de meydana gelen gibi bir miting, protesto veya ayaklanmada kimin bulunduğunu tespit edebilecek ve onların hareketlerini takip edebilecektir. Eve dönerken her hareketlerini, kıyafetlerini değiştirseler bile.


Bir başka örnek de göçmenlerin kara, hava ve deniz sınır geçişlerinde takip edilmesi olabilir.

Yetkililer, kolluk kuvvetlerinin onları yakalaması için her hareketini takip ederken ve takip ederken protokolü kimin ihlal ettiğini tespit edebileceklerinden , 15 dakikalık akıllı şehirlerde gelecekte karantina veya düşük emisyon bölgeleri uygulamak isteyen hükümetler için çok değerli olacaktır.

Bunların hepsi otonom ve otomatik olarak yapılacak.


Ama hey! belki de aşırı dramatik davranıyorum.


Sonuçta hükümet bunun insanları güvende tutmak için olduğunu söyledi ve hükümet çıkarlarımızı her zaman ön planda tutmamız konusunda bizi asla yarı yolda bırakmadı.



Bu makale ilk olarak Tim Hinchliffe tarafından The Sociable'da yayınlandı.