مسبقا في هذا الشهر، قام رجل الأعمال كوري جاسكولسكي بسحب قلمه وتوقع أفضل ما لديه حول شكل بالون المراقبة الذي أسقطته طائرة أمريكية من الفضاء. ثم قام بتغذية الرسم التخطيطي و “مجموعة” من صور الأقمار الصناعية الحديثة من المنطقة حيث تم نقل البالون إلى الخوارزميات التي طورها بدء التشغيل Synthetatic الخاص بالصور والفيديو ، وانتظر.
في غضون دقيقتين ، كما يقول ، عثرت الخوارزميات على البالون الذي يبلغ ارتفاعه 200 قدم قبالة سواحل كارولينا الجنوبية. يقول جاسكولسكي: “لم أصدق ذلك”. ولم تستطع زوجته عندما أظهر لها نتائجه بحماس. ولكن عندما قدر ارتفاع البالون في الصورة ، كان يبلغ حوالي 57000 قدم – بما يتوافق مع الارتفاع الذي رصدته طائرة تجسس أمريكية للبالون – وبدا أن مشاهد وسائل التواصل الاجتماعي قبل 20 دقيقة من التقاط الصورة تؤكد أنه كان لديه وجدته.
حفر Jaskolski ، بحثًا في نماذج الرياح ومشاهد الوسائط الاجتماعية لتغذية برامجه ، المسمى RAIC (التصنيف التلقائي السريع للصور) ، مساحات جديدة من بيانات الأقمار الصناعية من شركة Planet Labs. تم تصميم الأداة لإتاحة البحث في مجموعات كبيرة من الصور عن الكائنات ذات الأهمية باستخدام مثال واحد للصورة.
يقول جاسكولسكي: “لقد رسمنا قوسًا كبيرًا عبر الزمان والمكان وبدأنا في البحث عن ذلك”. بعد العثور على البالون مرة واحدة ، يمكن تدريب برنامج Synthetiatic باستخدام صورة حقيقية للبالون لتوجيه بحثه بشكل أكبر.
خلال الأيام العديدة التالية ، عمل Jaskolski على RAIC. جمعت الشركة منذ ذلك الحين ست مشاهدات للمنطاد (تم تأكيد خمسة منها ، وما زال أحدها قيد التحقيق) على صور الأقمار الصناعية الخاصة بها واستخدمت بيانات الرياح لتقدير كيفية تحركها بين تلك النقاط. يقول: “يمكننا رسم مسار بعرض كيلومتر واحد عبر الولايات المتحدة بأكملها واتباع البالون فقط”. “لدينا مسار من حيث دخلت من كندا ، على طول الطريق إلى ساوث كارولينا ، حيث تم تفرقعها ، بست نقاط على طول هذا القوس.”
قد يكون مطاردة Jaskolski للزبال في الستراتوسفير ممكنة بفضل البرامج الذكية ، ولكنها تتطلب أيضًا معرفة بشرية متخصصة. بدا رسمه الأولي للمركبة أشبه برجل ثلجي متعدد الألوان – دوائر حمراء وخضراء وزرقاء مكدسة. كان الهدف هو محاكاة الطريقة التي تلتقط بها الأقمار الصناعية عمومًا أطوال موجية مختلفة من الضوء باستخدام مستشعرات منفصلة لا تتم مزامنتها دائمًا في الوقت المناسب ، مما يؤدي إلى إنشاء مناظر متعددة مفككة للأشياء. وهو يلقي بإيجابيات كاذبة.
يقول آرثر هولاند ميشيل ، الزميل الأول في مجلس كارنيجي ومؤلف كتاب عن الطائرات بدون طيار والمراقبة ، إن القدرة على رسم مسار منطاد المراقبة بمثل هذا الوضوح يمكن أن تغير قواعد اللعبة بالنسبة للأمن القومي. يقول: “إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وصور الأقمار الصناعية هو بلا شك تقنية قوية جدًا للمراقبة والتجسس ومكافحة التجسس”.
يشير هولاند ميشيل أيضًا إلى أن صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لها حدودها. الطريقة التي عثرت بها Synthetatic على البالون لأول مرة – باستخدام الرسم – يمكن أن تؤدي إلى نتائج إيجابية خاطئة إذا كان موضوع الاهتمام شيئًا أكثر تعقيدًا أو أقل توثيقًا علنًا ، مثل الخزان. يقول: “غالبًا ما تبدو الأشياء غريبة بعض الشيء وغير مألوفة من الأعلى”.
يقول هولاند ميشيل: “هناك إمكانات لا شك فيها ، ولكن من السهل التفكير في أن هذا المزيج من الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي هو قدرة رؤية شاملة ستكشف كل شيء.” إنه مفيد في حالات معينة ، مثل البالون ، كما يقول ، ولكن ليس كل السيناريوهات على الأرجح.
هذا شيء يقره Jaskolski – لكنه يعتبر أيضًا المشروع مثالاً على كيفية الارتقاء بالخبرة البشرية والعمل الشاق بواسطة الذكاء الاصطناعي. يقول: “هذا التعاون بين الإنسان والآلة هو فكرتي عن كيفية عمل الذكاء الاصطناعي اليوم”. وهي بالتأكيد الطريقة التي نبني بها منتجاتنا. تُستخدم الأداة حاليًا لأغراض إنسانية ، بما في ذلك من قبل برنامج الغذاء العالمي التابع للأمم المتحدة للعثور على ضحايا الفيضانات.
لم ينته مطاردة المنطاد فقط لأن Jaskolski تمكن من تعقبه عبر الولايات المتحدة. يقول إن العملية “كثيفة الموارد” لأن البرنامج ليس مثاليًا ويظهر العديد من المشاهد المحتملة التي يجب على الناس تقليصها. يقول: “لكننا نرغب في الاستمرار في تتبع ذلك”. “سواء عدنا إلى الصين أم لا ، نشعر أننا حللنا مشكلة فنية على الأقل. سنكون مجانين بعدم المحاولة “.
اكتشاف المزيد من مباشر التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
