Национальное агентство геопространственной разведки США (National Geospatial-Intelligence Agency, NGA), входящее в структуру Министерства обороны США, расширяет использование искусственного интеллекта для обработки стремительно растущих массивов спутниковых и других геопространственных данных. Однако руководство агентства подчёркивает, что представления о возможности непрерывного, понимания всей обстановки в мире в реальном времени значительно опережают реальные технические возможности.
Заместитель директора NGA Бретт Маркхэм (Brett Markham) заявил на GEOINT Symposium 3 мая, что «запрос на тотальную информированность — 24/7, 365 дней в году — стал доминирующим ожиданием в отдельных кругах. При этом, такие ожидания не соответствуют текущему состоянию технологий: я бы хотел, чтобы это было правдой, но это не так».
NGA отвечает за сбор, анализ и распространение геопространственной разведки — данных, получаемых из спутников, авиационных и других источников позиционной информации. Эти данные используются для задач национальной безопасности и реагирования на чрезвычайные ситуации.
" border="0" width="710" height="375">Фото: United States Geospatial Intelligence Foundation
В последние годы значительная часть первичной обработки изображений уже автоматизируется: ИИ-системы способны выявлять объекты, фиксировать изменения и отмечать аномалии в масштабах, недоступных человеку. Однако агентство подчёркивает фундаментальное ограничение: алгоритмы пока что не способны полноценно интерпретировать контекст так, как это делают аналитики-люди.
По словам Маркхэма, стратегия NGA заключается не в замене аналитиков, а в сокращении задержек между получением данных и их интерпретацией. Цель — переводить информацию из состояния сырых данных в рабочие выводы за минуты вместо часов, усиливая скорость принятия решений.
Рост нагрузки связан с увеличением потока данных от спутников и сенсорных систем. В этих условиях аналитики всё чаще используют ИИ-агентов для первичной фильтрации изображений и выявления подозрительных паттернов, освобождая специалистов для более сложной интерпретации.
Отдельное направление развития — мультимодальные модели. Такие системы объединяют разные типы данных в единую аналитическую цепочку: оптические спутниковые снимки, радиолокационные данные (SAR), инфракрасные изображения, а также текстовые отчёты и сигнальную метаинформацию. Это позволяет сохранять аналитическую устойчивость даже при ухудшении качества одного из источников, например при облачности или отсутствии оптической видимости.
Несмотря на широкое использование классифицированных систем, NGA всё больше зависит от коммерческих технологий. Маркхэм прямо отметил, что ведомство не обладает ни временем, ни ресурсами для самостоятельной разработки передовых фундаментальных моделей, аналогичных тем, что создаются крупнейшими технологическими компаниями.
Параллельно Министерство обороны США формализует сотрудничество с индустрией ИИ. 1 мая были объявлены соглашения с OpenAI, Google, Nvidia, Microsoft и Amazon Web Services о внедрении ИИ-систем в защищённые сети оборонного ведомства.
Внутри NGA также ускоряется процесс сертификации алгоритмов. Запущена программа аккредитации моделей компьютерного зрения, в рамках которой компании могут за 90 дней пройти проверку своих систем для использования в задачах национальной безопасности. Аккредитованные модели получают преимущество при участии в государственных контрактах. Эти системы, обученные на спутниковых и аэросъёмочных данных, используются не только для распознавания объектов, но и для анализа динамики изменений во времени.
" border="0" width="710" height="375">