Машинный анализ и искусственный интеллект

Sikorsky MATRIX

https://forums.eagle.ru/showthread.php?t=123400

Роботизированный транспорт и наземные роботы

https://forums.eagle.ru/showthread.php?t=125543

Беспилотный вертолет K-MAX

https://forums.eagle.ru/showthread.php?t=134179

Машинный анализ

Компания Broadband Discovery Systems (BDS) получила контакт армии США стоимостью 9 млн $ на разработку мультисенсорной системы обнаружения террористов-смертников. Система должна будет использовать сочетание информации, полученной от сенсоров и программного обеспечения, анализирующего поведенческие аномалии и тактическую ситуацию.

http://www.militaryaerospace.com/articles/2014/08/bds-suicide-bomber.html

аппаратный модуль системы - weather extractor computer (WEC)

ВМС США нужно было найти способ, чтобы извлекать информацию о погоде и состоянии атмосферы с помощью корабельных и наземных радиолокационных систем, обычно используемых для обнаружения вражеских самолетов и других угроз. Они нашли решение в компании Basic Commerce & Industries (BCI).

Официальные представители Калифорнийского научного центра SPAWAR (US Navy Space and Naval Warfare Systems Center) объявили о присуждении компании BCI пятилетнего контракта стоимостью 10,9 млн. $ на изготовление, установку и поддержку систем Weather Radar Through.

Военным кораблям в море и отрядам, развернутым по всему миру, часто не хватает собственных метеорологических радиолокаторов. Хотя спутники могут предоставлять информацию о погоде, в масштабе близком к реальному времени, эти данные часто недоступны.

Система Weather Radar Through - weather extractor computer (WEC) построенная по принципу открытой архитектуры включает в себя процессор, который в режиме реального времени определяет метеорологические параметры атмосферы используя для работы тактические радары. По словам представителей компании этот пассивный процесс протекает на фоне обычной радиолокации и не оказывает вредного влияния на тактические характеристики радара. Обновления информации о погоде происходят раз в минуту.

Инженеры BCI протестировали работу WEC с ПФАР радаром воздушного обзора Exelis SPS-48E 3D военно-морского флота, но система может работать и с другими радиолокационными системами после небольших аппаратных и программных изменений.

Компания BCI проектирует варианты WEC для совместной работы с РЛС AN/SPY-1 системы Иджис и радаром AN/TPS-75 ВВС США, чтобы обеспечить разведку погоды в качестве побочного продукта их нормального функционирования.

http://www.militaryaerospace.com/articles/2015/03/bci-weather-radar.html

Big Data ломанулась в оборонку. :)

Машинная обработка

Изображение Капитолия, полученное при помощи лидара

Агентство перспективных оборонных разработок (DARPA) Пентагона разработало лидар SWEEPER без подвижных механических частей. Согласно сообщению агентства, разработчикам удалось реализовать технологию немеханического оптического сканирования на одной микросхеме. Благодаря этому стоимость перспективных лидаров значительно снизится, а их конструкция станет намного проще. Кроме того, у разработчиков военной техники появится возможность устанавливать новые оптические приборы не только в самой высокой точке машины.

При создании SWEEPER инженеры использовали технологию, схожую с технологий активной фазированной антенной решетки, в которой управление радиолокационным лучом осуществляется при помощи множества небольших приемо-передающих модулей. Каким образом удалось адаптировать технологию АФАР для использования на немеханических лидарах, DARPA не уточняет. По данным агентства, для создания микросхемы SWEEPER потребовалось размещение приемо-передающих модулей на расстоянии ста нанометров друг от друга.

Иллюстрация: DARPA Возможные варианты использования немеханических лидаров

Такое плотное размещение модулей на микросхеме потребовалось потому, что длина волны оптической части электромагнитного спектра в тысячи раз меньше, чем для радиодиапазона. Согласно техническому описанию проекта SWEEPER, новый оптический прибор должен работать в ближнем инфракрасном спектре с длиной волны от 0,8 до двух микрометров. В микросхеме лидара должны использоваться 4096 приемо-передающих модулей с углом обзора от минус 45 до плюс 45 градусов. Для сканирования используется лазерный луч.

По утверждению агентства, получившееся устройство обеспечивает сканирование окружающего пространства за счет перемещения луча с частотой до ста тысяч раз в секунду. Это примерно в десять тысяч раз быстрее существующих механических лидаров. Прибор также может вести сканирование пространства с повышенной точностью с углом раствора в 51 градус.

Лидар представляет собой активную оптическую систему, использующую явления отражения света и его рассеяния в прозрачных средах для получения и обработки информации об объектах. Сегодня в системах машинного зрения используются как правило сканирующие лидары, формирующие трехмерную картину окружающего пространства. В них для направления лазерного луча используется вращающийся оптический блок. Такие системы устанавливаются на самой высокой точке машины для обеспечения наилучшего обзора.

Сегодня лидары устанавливаются, например, на беспилотные автомобили Google, перспективных транспортных роботов

https://nplus1.ru/news/2015/05/22/sweeper

На этой неделе должностные лица научно-исследовательской лаборатории ВВС США на АБ Райт-Паттерсон, штат Огайо, объявили о присуждении контракта стоимостью 6 млн $ компании Deep Learning Analytics LLC по программе Target Recognition and Adaptation in Contested Environments (TRACE). ВВС присудили этот контракт от имени Агентства перспективных исследований МО США (DARPA). Программа TRACE связана с разработкой алгоритмов автоматизированного распознавания целей обнаруженных радарами с синтезированной апертурой. Существующие алгоритмы распознавания целей требует непрактично больших вычислительных ресурсов для использования на борту пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов, а также обладают достаточно высокой частотой ложных срабатываний.

Программа TRACE имеет три цели: создание комплекса аппаратно-программных средств для улучшения опознавания целей при работе разведывательных средств на борту небольшой платформы; достижение низкого уровня ложных срабатываний для целей в сложных условиях; быстрое обучение распознаванию новых целей при ограниченном числе входящих данных.

Для преодоления этих проблем, программа TRACE стремиться разрабатывать прецизионную, работающую в режиме реального времени, с низким энергопотреблением систему распознавания, которая может быть расположена на борту рядом с радаром.

http://www.militaryaerospace.com/articles/2015/07/hpec-radar-target-recognition.html

Агентство перспективных оборонных разработок (DARPA) министерства обороны США инициировало пятилетнюю программу MOABB, в рамках которой планируется разработать универсальную замену оптическим телескопам и электронно-оптическим системам наблюдения. Как пишет Aviation Week, речь идет о «лидаре для всего». Финансирование программы составит 58 миллионов долларов.

По итогам программы военные рассчитывают получить лидар размером с DVD, который можно будет использовать в различных целях: поиска и обнаружения объектов, скрытых листвой деревьев, предотвращения столкновений техники, в качестве части систем машинного зрения или оптических систем связи.

Новый лидар по своим характеристикам должен соответствовать или превосходить современные оптические устройства такого класса, использующие телескопические детекторы. В целом на диске площадью около десяти квадратных сантиметров, по оценке военных, должны разместиться около десяти тысяч оптических приемо-передатчиков, которые и сформируют лидар.

Проект MOABB будет развиваться в три этапа. На первом планируется разработать непосредственно приемо-передатчик. На втором эти приемо-передатчики нужно будет объединить в массив из ста единиц на чипе площадью в один квадратный сантиметр. На третьем этапе уже нужно будет создать лидар на чипе размером с DVD.

В конце мая текущего года стало известно о создании лидара SWEEPER без подвижных механических частей. В устройстве реализована технология немеханического оптического сканирования на одной микросхеме. Благодаря этому стоимость перспективных лидаров значительно снизится, а их конструкция станет намного проще. Разработка велась при финансировании DARPA.

При создании SWEEPER инженеры использовали технологию, схожую с технологией активной фазированной антенной решетки, в которой управление радиолокационным лучом осуществляется при помощи множества небольших приемо-передающих модулей. Каким образом удалось адаптировать технологию АФАР для использования на немеханических лидарах, DARPA не уточнило.

По утверждению агентства, получившееся устройство обеспечивает сканирование окружающего пространства за счет перемещения луча с частотой до ста тысяч раз в секунду. Это примерно в десять тысяч раз быстрее существующих механических лидаров. Прибор также может вести сканирование пространства с повышенной точностью с углом раствора в 51 градус.

Лидар представляет собой активную оптическую систему, использующую явления отражения света и его рассеяния в прозрачных средах для получения и обработки информации об объектах. Сегодня в системах машинного зрения используются как правило сканирующие лидары, формирующие трехмерную картину окружающего пространства.

В сканирующих лидарах для направления лазерного луча используется вращающийся оптический блок. Такие системы устанавливаются на самой высокой точке машины для обеспечения наилучшего обзора. В маломощных системах, предназначенных для работы в небольших помещениях, вместо лазера могут использоваться обычные светодиоды.

https://nplus1.ru/news/2015/12/14/lidar

во время недавних испытаний два QF-16 совершили полет в совместном строю, в каждом самолете находился пилот - но вторая (ведомая) машина выполняла маневры за ведущим автоматически, без участия человека

http://alert5.com/2016/02/24/usaf-has-tested-teaming-f-16-with-unmanned-f-16/

В недавнем эксперименте была использована беспилотная система, которая автономно управляет F-16 как ведомым для поддержки пилота-человека на другом самолете. Искусственный интеллект успешно справился с самостоятельной адаптацией под ситуацию, а также планированием и выполнением маневров.

Двухнедельная демонстрация под названием Have Raider II была второй в серии тестов, которые проводят ключевые игроки аэрокосмической промышленности, включая Lockheed Martin, SkunkWorks и Исследовательскую лабораторию ВВС США. Первый эксперимент состоял в поддержании продолжительного полета беспилотного F-16 в качестве ведомого, а недавние испытания тестировали реагирование самолета на внешние угрозы во время задания по поражению наземных целей и вычислению новых полетных планов на лету.

Технологии, разработанные для этой линейки испытаний, позволят операторам автономных систем получить новые программные компоненты, которые улучшат их гибкость.

Это большой шаг для программы Loyal Wingman, которая ставит целью создание системы пилотирования автономных самолетов, которые действуют в качестве ведомых для реальных пилотов. Самое важное в ней - то, что беспилотник управляется ведущим летчиком в истребителе, а не пилотом на земле.

Это позволит пилоту-человеку передать часть решений на процессорные мощности компьютера и сохранить время для изменения планов во время задания и реагирования на угрозы.

Инженеры Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA) просят промышленность разработать средства для создания библиотек компьютерных 3D-моделей техногенных объектов, такие как здания, дороги, стены, мосты, башни и плотины, чтобы помочь военным в планировании их миссии на основе спутниковых снимков.

Разведка США нуждаются в глобальной ситуационной осведомленности в планировании военных, разведывательных и гуманитарных миссии, которая во многом зависит от своевременного доступа к картографически точным данным 3D объектов, говорят чиновники IARPA.

Программа CORE3D преследует две цели:

• создание алгоритмов автоматизированного и оперативного создания 3D-моделей, которые будет использовать разведданные со спутников;
  
• создание автоматизированных способов распознавания и классификации объектов спутниковой разведки; Исследователи IARPA также заинтересованы в том чтобы промышленность разрабатывала специализированные механизмы обучения для совершенствования алгоритмов.
  

http://www.militaryaerospace.com/articles/2016/03/satellite-imaging-3d-models.html

 

Инженеры Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA) просят промышленность разработать средства для создания библиотек компьютерных 3D-моделей техногенных объектов, такие как здания, дороги, стены, мосты, башни и плотины, чтобы помочь военным в планировании их миссии на основе спутниковых снимков.

 

Разведка США нуждаются в глобальной ситуационной осведомленности в планировании военных, разведывательных и гуманитарных миссии, которая во многом зависит от своевременного доступа к картографически точным данным 3D объектов, говорят чиновники IARPA.

 

Программа CORE3D преследует две цели:

 

• создание алгоритмов автоматизированного и оперативного создания 3D-моделей, которые будет использовать разведданные со спутников;
  
• создание автоматизированных способов распознавания и классификации объектов спутниковой разведки; Исследователи IARPA также заинтересованы в том чтобы промышленность разрабатывала специализированные механизмы обучения для совершенствования алгоритмов.
  

 

http://www.militaryaerospace.com/articles/2016/03/satellite-imaging-3d-models.html

Разведывательное сообщество США вложит 10 миллионов $ в исследования программного обеспечения, в целью организации автоматизированного поиска ракетных пусковых установок на снимках со спутников-шпионов и самолетов

http://www.defenseone.com/technology/2016/04/increasingly-automated-hunt-mobile-missile-launchers/127864/?oref=defenseone_today_nl

 

На этой неделе должностные лица научно-исследовательской лаборатории ВВС США на АБ Райт-Паттерсон, штат Огайо, объявили о присуждении контракта стоимостью 6 млн $ компании Deep Learning Analytics LLC по программе Target Recognition and Adaptation in Contested Environments (TRACE). ВВС присудили этот контракт от имени Агентства перспективных исследований МО США (DARPA). Программа TRACE связана с разработкой алгоритмов автоматизированного распознавания целей обнаруженных радарами с синтезированной апертурой. Существующие алгоритмы распознавания целей требует непрактично больших вычислительных ресурсов для использования на борту пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов, а также обладают достаточно высокой частотой ложных срабатываний.

 

Программа TRACE имеет три цели: создание комплекса аппаратно-программных средств для улучшения опознавания целей при работе разведывательных средств на борту небольшой платформы; достижение низкого уровня ложных срабатываний для целей в сложных условиях; быстрое обучение распознаванию новых целей при ограниченном числе входящих данных.

 

Для преодоления этих проблем, программа TRACE стремиться разрабатывать прецизионную, работающую в режиме реального времени, с низким энергопотреблением систему распознавания, которая может быть расположена на борту рядом с радаром.

 

http://www.militaryaerospace.com/articles/2015/07/hpec-radar-target-recognition.html

Агентство перспективных оборонных проектов (DARPA) Пентагона запустило программу разработки системы, которая будет в реальном времени автоматически распознавать цели на изображениях, выдаваемых радиолокационной станцией истребителя в режиме синтезированной апертуры.

Как пишет Aviation Week, программа получила название TRACE (Target Recognition and Adaption in Contested Environments, распознавание целей и самообучение в боевых условиях).

По оценке военных, решить поставленную задачу поможет машинное обучение. Программа рассчитана на четыре года. Продолжительность первого этапа составит два года. За это время четыре участника должны будут разработать алгоритмы распознавания целей и создать систему с низким энергопотреблением. В ходе второго этапа длительностью полтора года участники должны будут доработать программное обеспечение и адаптировать созданные ими системы для установки на опытовый самолет для летных испытаний.

Третий полугодовой этап будет предусматривать летные испытания системы. В конечном счете DARPA рассчитывает получить устройство массой не более 1,4 килограмма и с потребляемой мощностью не более 20 ватт. Для сравнения, масса наземной станции автоматического распознавания целей составляет около 45,4 килограмма, а потребляемая ей мощность — чуть менее одного киловатта. Бортовая система должна быть построена с использованием архитектуры «система-на-чипе» с производительностью 25-50 гигафлопсов на один ватт потребляемой энергии.

Распознавание наземных целей должно производиться с высокой точностью по изображениям с разрешением не хуже 30 сантиметров, полученных с работающего в режиме синтезированной апертуры радара. Наконец, система должна быть самообучающейся: впервые обнаружив новую цель, данные о которой отсутствуют в базе, она должна дать хотя бы точное указание на класс найденной техники, а впоследствии уже безошибочно указывать такие же цели.

Готовая система будет использоваться в первую очередь на истребителях семейства F-35 Lightning II. Устройство должно быть выполнено по открытой архитектуре, чтобы сторонние разработчики в перспективе могли дополнять ее возможности. Как ожидается, в первом этапе программы TRACE примут участие компания Arlington. Leidos, Woburn и Teledyne Scientific and Imaging. На последующих этапах разработки новой системы часть участников будет отсеяна.

В настоящее время летчики боевых самолетов распознают наземные цели либо сами, ли при помощи автоматизированной системы распознавания по шаблонам. В среднем на распознавание одной цели летчиком уходит три-четыре минуты. При скорости полета в 900-1100 километров в час к тому времени, когда пилот сможет точно определить тип увиденной радаром техники и принять решение о нанесении удара, самолет улетит от цели на расстояние по меньшей мере 30 километров.

Автоматизированная система распознавания целей по шаблонам представляет собой наземное оборудование с большой базой данных об основных параметрах известных военным типов техники. При пользовании такой системой радиолокационные данные с истребителя передаются на наземный пункт, где на изображении уже выявляются и распознаются цели. Затем сведения о той техники, которую удалось распознать, отправляются обратно на боевой самолет. Этот процесс также требует времени и не всегда доступен в боевых условиях.

https://nplus1.ru/news/2016/05/26/fighters

 

Компания Broadband Discovery Systems (BDS) получила контакт армии США стоимостью 9 млн $ на разработку мультисенсорной системы обнаружения террористов-смертников. Система должна будет использовать сочетание информации, полученной от сенсоров и программного обеспечения, анализирующего поведенческие аномалии и тактическую ситуацию.

 

http://www.militaryaerospace.com/articles/2014/08/bds-suicide-bomber.html

Кабинет директора национальной разведки США инициировал проект разработки нового программного обеспечения, которое позволит компьютерам распознавать эмоции людей в режиме реального времени. Как сообщает Defense One, проект получил название DIVA (Deep Intermodal Video Analytics, глубокий интермодальный анализ видео).

Согласно требованиям разведчиков, программное обеспечение будет получать видеоинформацию с различных камер наблюдения, объединять ее, обнаруживать людей и анализировать их эмоциональное состояние. Все это DIVA необходимо будет делать в режиме реального времени, что позволит обнаружить террористов в толпе еще до того, как они смогут совершить какое-либо преступление.

После принятия на вооружение система будет контролировать камеры, установленные в местах массового скопления людей. 12 июня Агентство перспективных разведывательных исследовательских проектов при кабинете директора национальной разведки проведет консультации с компаниями, желающими поучаствовать в разработке.

В середине ноября прошлого года исследователи из Университета Оулу представили программу, способную по нескольким микровыражениям лица определить эмоции, скрываемые тем или иным человеком. В качестве набора тренировочных данных для обучения системы разработчики сначала создали базу микровыражений, связанных со скрытыми эмоциями.

https://nplus1.ru/news/2016/06/09/emotions

3D-LZ Flight Test of 2013: Landing an EH-60L Helicopter in a Brownout Degraded Visual Environment

https://www.researchgate.net/publication/264223571_3D-LZ_Flight_Test_of_2013_Landing_an_EH-60L_Helicopter_in_a_Brownout_Degraded_Visual_Environment

Tactical Autonomous Aerial Logistics System (TALOS)

Компания Aurora Flight Sciences разрабатывает беспилотный вариант вертолета Bell UH-1H Huey для оперативной доставки грузов.

Система управления Tactical Autonomous Aerial Logistics System (TALOS), которая использует наработки программе Autonomous Aerial Cargo Utility System (AACUS) будет интегрирована на вертолете, чтобы придать ему независимый от человека потенциал обнаружения препятствий и снижения риска для работы на слабо подготовленных посадочных площадках.

По словам представителя Aurora одна из главных целей состоит в том чтобы с беспилотным Huey мог справляться персонал на местах, например солдаты без предварительной подготовки.

http://www.janes.com/article/65448/aurora-developing-unmanned-huey-helo

Multi-Modal Interface for Natural Operator Training with Autonomous Robots (MINOTAUR)

Компании Charles River Analytics и 5D Robotics объединят усилия в рамках контракта Армии США стоимостью 1 млн $ на развитие интуитивного интерфейса "солдат-робот" под названием Multi-Modal Interface for Natural Operator Training with Autonomous Robots (MINOTAUR).

Цель научить автономных роботов распознать команды, речь и жесты в условиях реалистичных сценариев.

http://www.monch.com/mpg/news/19-unmanned/282-cra-and-5d-robotics-develop-minotaur.html

Программный комплекс HYDRA Fusion Tools от Lockheed Martin представляет собой новый инструмент обработки больших массивов данных (big data), поставляемых беспилотными системами, дистанционными датчиками или спутниками.

По словам John Molberg менеджера компании HYDRA предлагает две разные функции:

Первая - это погружение в 3D мир. Комплекс создает реалистичное отображении мира, все каналы поступающих данных могут быть собраны в одной области, где любое количество пользователей может просматривать результат слияния.

Вторая и самая новаторская функция HYDRA - это способность создавать трехмерное изображение из двухмерного источника. Программный комплекс использует принцип Structure from motion (создание 3D структуры по набору изображений).

HYDRA может делать это в режиме реального времени, на наземном или бортовом компьютере. Эта функция позволяет аналитикам разведки и операторам БПЛА получать образ интересующей области, без необходимости непрерывно наблюдать видео сигнал.

«Мы можем предложить HYDRA на ноутбуке, возможность портативной работы позволяет использовать программу в поле (то есть без доступа в Интернет)», сказал Molberg. Пользователями могут быть военные и правоохранительные структуры, трубопроводные операторы, горнодобывающие компании и владельцы БПЛА.

http://www.monch.com/mpg/news/19-unmanned/1324-lockheedhydra.html

ZombieCam

• ZombieCam это способная к обучению IP-видеосистема, работающая по принципам искусственной нейронной сети
  
• служит для обнаружения маркерных объектов в видео потоке - например оружия, в том числе система распознает тип оружия (пистолет, винтовка, AK или M4)
  
• работа алгоритма не зависит от устройства с которого передается видеосигнал
  

http://www.monch.com/mpg/news/16-security/1617-isdef9.html

Компания Raytheon BBN Technologies получила контракт ВВС США фиксированной ценой 21,660,909 $ плюс возмещение издержек на создание автоматизированной системы поиска информации на иностранных языках - разработку высокопроизводительного многоязычного инструмента поиска информации, машинного перевода, распознавания устной речи, с возможностью анализа и обобщения для применения на неожиданном языке и в области знаний.

Работа будет проводиться в Кембридже и как ожидается должна быть завершена к 24 ноября 2021 года.

https://www.defense.gov/News/Contracts/Contract-View/Article/1318702/

Университет Южной Калифорнии и Колумбийский университет также получили контракты ВВС на эту работу

https://www.defense.gov/News/Contracts/Contract-View/Article/1321878/

Airbus Helicopters разрабатывает для вертолетов бортовую систему обработки видеоданных Eagle, которая позволит автоматизировать заходы и посадки в сложных условиях, а также в будущем поможет внедрить автономное управление для них.

Наземные испытания прототипа Eagle ведутся с мая 2017 года, скоро начнутся первые испытания на тестовом вертолете.

http://www.defenseworld.net/news/20847/Airbus_Helicopters_Developing_on_board_Image_Processing_for_VTOL_Systems

Китайские власти уверены, что с помощью системы видеонаблюдения, распознавания лиц и анализа больших данных можно делать достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальных преступников. Нет ничего криминального, если человек купил, например, кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток – такой человек для системы считается потенциально опасным

В Москве начала работать система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, сообщает Департамент информационных технологий Москвы. Пока к системе подключено около трех тысяч камер, но в будущем планируется оснастить этой функцией все городские камеры, а их более 160 тысяч. Такая аналитическая система должна помочь правоохранительным органам ловить преступников, а значит, существенно повысить безопасность граждан.

Система работает на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения нейросетей. Нейросети по определенному алгоритму анализируют видеозаписи с городских камер. Лица на записях сканируются и сравниваются с различными базами данных. Так, например, видеокамеры могут за короткое время сами найти преступника, объявленного в розыск. Департамент информационных технологий Москвы уже рапортует об успехах: во время пилотных испытаний система помогла найти более половины нарушителей закона, которых не могли разыскать несколько лет. А мировой опыт показывает: дальнейшее развитие технологий распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта открывает перед правоохранительными органами фантастические возможности.

От штрафов и выше

В начале года в полицию китайского города Шэньчжэнь (深圳) обратился молодой мужчина. Он сообщил, что его трехлетняя дочь пропала. Случаи похищения детей в Китае не редкость, а раскрываемость таких преступлений раньше была крайне низка. Убитый горем отец никого не подозревал, совершенно не понимал, что могло случиться и куда могла пропасть его дочь. Зацепок у полицейских не было практически никаких.

Но на счету была каждая минута. Полицейские взяли у отца фотографию девочки, и поиск начался. Фотография была загружена в базу данных, нейросети стали ее сравнивать с данными районных видеокамер. В течение нескольких минут была обнаружена запись с уличной камеры, на которой видно, как неизвестная женщина идет по улице с пропавшим ребенком на руках.

Система распознала лицо похитительницы, предоставила ее паспортные данные. Полиция тут же выяснила, что на этот паспорт был куплен билет на поезд до города Ухань (武汉), что в тысяче километров от Шэньчжэня (深圳). Ориентировка была передана местным полицейским, которые и встретили преступницу прямо на перроне в Ухани. Ребенок был спасен. Вся операция длилась не более 15 часов.

Китай – лидер в области внедрения технологии искусственного интеллекта и развития умных систем видеонаблюдения. Если в России такая система работает пока в пилотном режиме в столице, то в Китае уже 20 миллионов камер слежения умеют распознавать лица и взаимодействовать с обширной базой данных.

Развитию технологии способствует два фактора. Во-первых, китайское законодательство в области защиты личных данных крайне неразвито. По сути, власти страны могут совершенно беспрепятственно собирать и использовать как угодно биометрические и другие личные данные своих граждан. Во-вторых, огромная численность населения страны позволяет скормить системе большой массив данных. А технология искусственного интеллекта работает таким образом, что чем больше ей предоставлено различных параметров и вариантов, тем лучше она обучается и более совершенной становится.

Хотя китайская система успешно себя показала в раскрытии тяжкого преступления с похищением ребенка, в основном она пока что используется для наказания за легкие правонарушения. В том же Шэньчжэне технология распознавания лиц помогает привлекать к ответственности пешеходов, которые переходят дорогу в неположенном месте. Даже если в поле зрения нет полицейского, камера все равно узнает нарушителя.

Денежных штрафов за такие нарушения пока не предусмотрено. Однако власти решили сыграть на чувстве стыда и столь важном исторически для всех китайцев желании сохранить лицо (要脸). По всему городу установлены экраны, на которых высвечиваются лица нарушителей и их имена. О какой защите личных данных может идти речь?

Высокие технологии позволяют бороться и с недоступными для традиционных полицейских камер нарушениями ПДД. В Шанхае (上海), Шэньчжэне и некоторых других крупных городах Китая запрещено неоправданное использование автомобильного клаксона. Но раньше такое нарушение мог зафиксировать только полицейский. А сейчас – пожалуйста. Камеры снабжены системой акустического сканирования изображений. Проще говоря, камера наблюдения замечает исходящий от автомобиля громкий звук, оценивает дорожную ситуацию, и, если ей кажется, что сигнал был применен необоснованно, владельцу автомобиля приходит штраф.

Области применения системы распознавания лиц в Китае бывают просто анекдотичными. Например, администрация парка при Храме неба в Пекине (北京天坛公园) решила многолетнюю проблему воровства туалетной бумаги из общественной уборной. Теперь при входе в туалет посетитель должен несколько секунд посмотреть на экран аппарата, который распознает его лицо и затем отматывает примерно 60 сантиметров бумаги. Если человеку этого количества не хватило – беда. Одному и тому же лицу аппарат выдает бумагу не ранее чем через девять минут.

Узнать и обезвредить

Это пока лишь первые шаги в области использования технологий искусственного интеллекта и распознавания лиц. А вообще у китайских властей на этот счет далеко идущие планы, которые сейчас кажутся фантастическими. В июле этого года Госсовет КНР опубликовал «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения» (新一代人工智能发展规划). Согласно этой программе, отрасль искусственного интеллекта в Китае аккумулирует $22,8 млрд до 2020 года, а к 2025 году выйдет на первое место в мире с капитализацией $60 млрд.

Искусственному интеллекту отводится ведущая роль, например, в будущей судебной системе. «Нужно стимулировать применение искусственного интеллекта для сбора доказательной базы, для расследования дел, для анализа правовых документов с целью интеллектуализации системы правосудия», – говорится в программе. Есть еще один пункт программы, и он заслуживает особого внимания – применение искусственного интеллекта для обеспечения общественной безопасности и социальной стабильности.

В программе говорится: «Создать интеллектуализированную систему предупреждения преступлений и контроля общественной безопасности, исследовать и разрабатывать интегрированные технологии обнаружения, системы распознавания лиц, широко внедрять полицией и органами госбезопасности средства идентификации биометрических параметров для построения комплексной интеллектуальной системы контроля».

Что скрывается за этими размытыми бюрократическими формулировками, вскоре пояснил руководитель Политико-юридической комиссии ЦК КПК (курирует суды, прокуратуру и полицию, осуществляет контроль над сохранением политической стабильности, обеспечивает надзор за соблюдением линии партии в исполнительной и законодательной власти) Мэн Цзяньчжу (中央政法委书记孟建柱). Он сказал, что нужно использовать искусственный интеллект для предсказания и предотвращения еще не случившихся тяжких преступлений, главным образом террористических атак и социальных беспорядков.

По его словам, с помощью системы распознавания лиц, машинного обучения, анализа больших данных можно делать вполне достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальные источники нестабильности. «Искусственный интеллект может выполнять задачи с точностью и скоростью, недостижимой для людей. Эти технологии позволят совершить прорыв в области предсказания преступлений, точности и эффективности социального управления», – сказал Мэн Цзяньчжу.

Похоже, власти КНР в разработке программ на будущее часто ищут вдохновение в произведениях западных фантастов. Система социального кредита (社会信用体系), предполагающая тотальный цифровой контроль и присвоение каждому жителю Китая индивидуального рейтинга благонадежности, невольно ассоциируется с антиутопией Джорджа Оруэлла «1984». А планы внедрить искусственный интеллект для предотвращения преступлений похожи на фильм Стивена Спилберга «Особое мнение». Но как бы фантастично сейчас ни выглядели эти планы, уже ведется реальная работа по претворению их в жизнь.

Например, китайская компания Cloud Walk (云从科技) тестирует систему, которая не только распознает лица, но и анализирует походку человека, места его пребывания и его покупки. Если человек, скажем, посещает оружейные магазины, он становится подозрительным. По словам представителя Cloud Walk, нет ничего криминального, если человек, например, купил кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток, а также часто появляется в местах массового скопления людей, – такой человек для системы считается потенциально опасным.

Прелесть системы заключается в том, что она работает автономно. Сама собирает и обрабатывает массив данных с камер видеонаблюдения. И сама сообщает о подозрительных лицах в правоохранительные органы.

Пекинский университет авиации и космонавтики (北京航空航天大学) разрабатывает систему повторной идентификации – распознавания одного и того же человека в различных местах пребывания. Система может узнать одного и того же человека буквально по походке, даже если он каким-то образом изменил свое лицо.

Сообщается также, что система учится распознавать карманных грабителей с помощью анализа походки и поведения людей в общественных местах. Предполагается, что в будущем нейросети будут настолько умны, что смогут составлять поведенческий портрет человека на основании его действий и мест его пребывания и предсказывать, какое именно преступление и когда он может совершить. По словам заместителя министра науки и технологий КНР Ли Мэна (科学技术部副部长李萌), использование умных систем и технологий искусственного интеллекта позволит определять заранее, кто может совершить что-то плохое, кто может быть потенциальным террористом.

Алгоритм без подробностей

Зарубежный опыт показывает, что искусственный интеллект и нейросети могут значительно облегчить жизнь правоохранительным органам и совершить революцию в области обеспечения безопасности. Однако такой прогресс несет в себе и новые риски, в первую очередь юридические. Совершенно неясно, на каком основании, например, можно судить человека за то, что он еще не совершил.

Пока это лишь возможная проблема будущего. Но уже сейчас вполне резонен вопрос: как относиться к доказательной базе, собранной с помощью искусственного интеллекта? Можно ли верить машине, которая узнала лицо преступника? А если машина ошиблась? Это не такой уж праздный вопрос, если вдуматься в технологию, по которой обучаются нейросети.

Для наглядности можно рассмотреть процесс обучения программы AlphaGo. Это искусственный интеллект, который учился играть в го (围棋) и в конце концов обыграл сильнейших игроков. AlphaGo сперва научилась играть на уровне профессионального игрока в го на основе 30 миллионов ходов из игр между людьми. Но затем программа стала играть против себя, используя ход каждой игры, чтобы совершенствовать свое мастерство. Таким образом нейронные сети научились выбирать из возможных ходов лучшие решения, в зависимости от текущих параметров.

Проблема в том, что, когда процесс самообучения машиной запущен, человек не может отследить, на каком основании и по каким именно параметрам искусственный интеллект принимает то или иное решение. Иными словами, свое решение машина не объясняет. А значит, в случае возникновения коллизий система не сможет предоставить логическое обоснование сделанных выводов.

Наконец, самый простой вопрос: насколько правомерен сбор и обработка личных данных людей? Как было уже сказано, Китай вышел в лидеры в области технологии распознавания лиц и искусственного интеллекта во многом благодаря неразвитости законодательства в области охраны личных данных и конфиденциальной информации. А что делать, если эти данные будут украдены?

Такое в Китае случалось неоднократно, иногда с трагическими последствиями. Восемнадцатилетняя студентка из провинции Шаньдун (山东) умерла от сердечного приступа после того, как узнала, что перевела плату за обучение в университете мошенникам. Ей позвонили якобы из деканата и назвали номер счета, куда следует перевести деньги. Поскольку в ходе телефонного разговора мошенники называли ее по имени, знали специальность и номер группы, где она обучается, у студентки даже подозрений не возникло, что это может быть обман.

Очевидно, что внедрение новых технологий требует и новых мер по охране информации. Даже московская система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, находясь еще в зачаточном состоянии, уже несет в себе риски злоупотреблений. Председателя координационного совета Московского профсоюза полиции Михаила Пашкина цитирует «Интерфакс»: «Конечно, злоупотребления будут. Где же злоупотреблений не бывает. Но их количество будет уменьшаться с увеличением количества посадок и увольнений. Ведь данная система будет использована лишь в тех случаях, когда это необходимо. Если кто-то среди сотрудников той же полиции самостоятельно захочет что-то сделать, его найдут, накажут и уволят. Тут недавно один товарищ решил по внутренним базам правоохранительных органов пробить товарища Путина, его сразу уволили. Другой решил по базам пробить начальника УВД, его тоже уволили».

Остается надеяться, что новая система действительно пойдет на пользу обществу, а риски будут вовремя купироваться. Для самой же системы пока законодательных рисков нет. Федеральный закон №152 «О персональных данных» гласит: «Обработка биометрических персональных данных может осуществляться без согласия субъекта персональных данных в связи с реализацией международных договоров Российской Федерации о реадмиссии, в связи с осуществлением правосудия и исполнением судебных актов, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации об обороне, о безопасности, о противодействии терроризму, о транспортной безопасности, о противодействии коррупции, об оперативно-розыскной деятельности».

http://carnegie.ru/commentary/73279

Разведывательное сообщество США вложит 10 миллионов $ в исследования программного обеспечения, в целью организации автоматизированного поиска ракетных пусковых установок на снимках со спутников-шпионов и самолетов

 

http://www.defenseone.com/technology/2016/04/increasingly-automated-hunt-mobile-missile-launchers/127864/?oref=defenseone_today_nl

https://nplus1.ru/news/2017/10/12/search

 

Компания Aurora Flight Sciences разрабатывает беспилотный вариант вертолета Bell UH-1H Huey для оперативной доставки грузов.

 

Система управления Tactical Autonomous Aerial Logistics System (TALOS), которая использует наработки программе Autonomous Aerial Cargo Utility System (AACUS) будет интегрирована на вертолете, чтобы придать ему независимый от человека потенциал обнаружения препятствий и снижения риска для работы на слабо подготовленных посадочных площадках.

 

По словам представителя Aurora одна из главных целей состоит в том чтобы с беспилотным Huey мог справляться персонал на местах, например солдаты без предварительной подготовки.

 

http://www.janes.com/article/65448/aurora-developing-unmanned-huey-helo

 

FAA выпустила специальный сертификат летной годности для опционально пилотируемого вертолета UH-1H

http://www.auvsi.org/industry-news/auroras-optionally-piloted-uh-1h-receives-special-airworthiness-certificate-faa

алгоритм разработанный University of Missouri продемонстрировал эффектность в задании по поиску китайских стартовых позиций зенитных ракет на площади 90 тыс км2

вероятность ошибки 10% сравнима с человеком, время обработки составило 42 минуты против 60 часов

http://alert5.com/2017/11/22/ai-helps-researchers-identify-chinese-sam-sites-in-42-minutes/

 

 

• ZombieCam это способная к обучению IP-видеосистема, работающая по принципам искусственной нейронной сети
  
• служит для обнаружения маркерных объектов в видео потоке - например оружия, в том числе система распознает тип оружия (пистолет, винтовка, AK или M4)
  
• работа алгоритма не зависит от устройства с которого передается видеосигнал
  

http://www.monch.com/mpg/news/16-security/1617-isdef9.html

Patriot One - еще один программно-аппаратный комплекс направленный на автоматизированный поиск огнестрельного оружия, только вместо камер РЛС ММ-диапазона

такие приборы могут "видеть" спрятанное под одеждой оружие

http://www.monch.com/mpg/news/security/2944-patriot-one-brings-ai-to-microwave-radar.html

Немного про "Социальный кредит" в Китае. Промежуток 10:00 до 12:52