26.8.21

Como uma nova geração de inteligência artificial pode ser usada para monitorar as instalações nucleares do Irã?


Patrick Tucker, editor técnico da revista "Defense One", escreveu um relatório sobre a tecnologia usada para detectar a mais nova instalação nuclear secreta do Irã e falou sobre as discussões sobre o futuro do campo por algumas empresas pioneiras de imagens de satélite.

Uma análise recente do Centro de Cooperação de Segurança Internacional (CISC) da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, indicou que pode levar de 18 a 24 meses para o Irã concluir a construção da instalação subterrânea de montagem de centrífugas na instalação nuclear de Natanz. A análise mostra que o Irã será capaz de restaurar ou mesmo expandir sua capacidade de enriquecer urânio, embora as autoridades iranianas culpem a sabotagem que causou inúmeros reveses graves.

De acordo com analistas do centro, o centro descreveu as novas instalações para o New York Times em dezembro do ano passado . Essas novas instalações estão localizadas ao sul das instalações de Natanz, construídas nas profundezas das montanhas, não vulneráveis ​​a ataques aéreos e distantes da visão do satélite. Os analistas do centro usaram as ferramentas de inteligência artificial da Orbital Insight para ajudá-los a rastrear os trabalhadores da construção no local e propuseram rastrear o tempo de inatividade relacionado à explosão na instalação de Natanz no ano passado e outras mudanças relacionadas à escavação e construção de novas instalações de montagem. O centro Alison Bujoni disse: "A análise de inteligência artificial e aprendizado de máquina nos ajuda a entender a localização exata dos trabalhadores a qualquer momento."

Os pesquisadores determinaram o período em que os iranianos começaram a construção do novo local entre 30 de agosto e 14 de setembro de 2020. Naquela época, eles notaram um aumento no número de veículos no local nos próximos três meses. Em até 9 vezes, o pesquisadores afirmaram em um estudo publicado na "Jane's Intelligence Review" que "suas atividades aumentaram significativamente". Este estudo descreve o papel fundamental da inteligência artificial na análise: “O algoritmo de detecção de objetos projetado por Orbital Insight conta os veículos em 84 imagens obtidas pelo satélite de maio de 2018 a maio de 2021, proporcionando assim uma visão aprofundada. Entenda as atividades de Instalações existentes e concluídas de Natanz, e actividades de viaturas rastreadas, especialmente no parque de estacionamento fora das principais instalações de Natanz e nas instalações de apoio à construção a sul de Natanz, o que mostra que as duas viaturas em todos os locais estão directamente relacionadas com tarefas de construção ou obra. ”

Segundo os pesquisadores, o tráfego de veículos diminuiu na primavera. Diante disso, levando em consideração outros fatores como o endurecimento de estradas e a construção de novos estacionamentos, eles concluíram: Montar e fortalecer a infraestrutura, podem começar a montar as centrífugas em 18 meses a dois anos, dependendo da escala da infraestrutura que colocarão na instalação. ”Alison Bujoni acrescentou que a nova instalação de montagem A construção do Irã mostra que o Irã está“ lutando para manter sua capacidade de enriquecimento de urânio ”e está“ melhorando suas capacidades de armas nucleares. ”A inteligência artificial está desempenhando um papel mais importante em ajudar os analistas a tirar conclusões que podem não ter sido tiradas antes.Em outras palavras, eu acho que esta é uma ótima ferramenta.

James Crawford , que fundou a Orbital Insight em 2014, disse estar animado com o súbito surgimento de novas empresas de imagens de satélite como a Planet e o incrível aumento de novas fontes de dados. “Eu aprendi sobre o estabelecimento de Planet Labs , Skybox e outras empresas. Eu disse que essas empresas vão sobrecarregar um número insuficiente de analistas humanos. Encontrei aqui uma oportunidade única de aproveitar o papel da inteligência artificial na visão computacional. (Um campo da ciência da computação que visa projetar aplicativos inteligentes que podem entender o conteúdo das imagens que os humanos entendem) e usá-lo para um problema crescente de captura de um grande número de imagens por satélites.

Há alguns anos, James Crawford tentou contar não oficialmente o número de analistas necessários para analisar imagens que cobrem o mundo inteiro todos os dias e concluiu que “se quisermos observar todo o planeta todos os dias, precisaremos de 8 milhões de analistas”. O desafio é encontrar novas tecnologias em ciência de dados que os pesquisadores possam aplicar a diferentes tipos de análise, por exemplo, para entender se certos aspectos da "visão de máquina" estão relacionados ao problema que está sendo analisado.

Crawford disse: “Nossos métodos de integração dessas diferentes fontes, como a fusão de dados de GPS com dados de telefones celulares e imagens de estacionamentos obtidas por satélites, são problemáticos até certo ponto.” Portanto, esta análise do Irã foi concluída por especialistas neste campo, uma das coisas que nossa equipe de ciência de dados está fazendo atualmente é como construir ferramentas públicas que permitem às pessoas coletar e sintetizar dados. "


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