烏克蘭邊境資訊爆炸,美軍用 AI 協助監控大規模軍事行動跡象

作者 | 發布日期 2021 年 12 月 15 日 11:48 | 分類 AI 人工智慧 , 軍事科技 Telegram share ! follow us in feedly


隨著俄羅斯和烏克蘭邊境重兵集結,美軍情報分析人員每天必須從大量的衛星圖片中,尋找和計算車輛、飛彈和補給卡車數量,評估實際入侵的可能性,為了降低分析人員的工作量,便找上專門以 AI 演算法分析衛星圖像的 Orbital Insight 公司協助。

地理分析公司 Orbital Insight 位於加州帕羅奧圖(Palo Alto),使用稱為 Orbital Insight GO 的 AI 演算平台,接收衛星、無人機、飛行氣球、手機定位訊號和船舶定位系統等圖像和資訊,分析人類活動模式。

「軍事情報官沒有時間追蹤所有可疑目標,只能專注在最優先的前線人員和武器移動,但大後方看似平常的貨車、火車和船隻移動,對於分析敵方整體調度相當重要。」Orbital Insight 地理空間分析師 Patrick Podejko 表示,目前協助觀測分析全球超過 8,100 個機場、數千個港口和各種實驗場地的日常活動。

以目前俄烏邊境情勢來說,Orbital Insight 演算法幫助美軍分析俄羅斯後方眾多工廠、兵營、補給站,以及公路、鐵路和港口的調動和運輸,來觀察俄軍後勤補給線路的建立情形,因為大規模入侵勢必會先有大規模的補給調動,補給線活動的強度,能預測集結在邊境的十餘萬大軍,是會真的大舉進攻還是演習。

Podejko 也表示,近期為 AI 平台增加不明船隻追蹤功能,標定紀錄特意將船舶定位系統(AIS)關閉的可疑船隻,並從這些可疑船隻的 AIS 開關紀錄推算航道,標定可疑下也可主動警告分析師注意。

但目前 AI 演算法也有侷限,對圖像過少的機密目標如敵方飛彈發射井、發射車或無人機等,缺乏足夠資料學習,會使 AI 無法察覺這些機密目標的移動情況,目前美軍與眾 AI 企業的解決方案是透過電腦合成資料(Synthetic Data),讓 AI 用少量衛星或無人機照片,自行模擬計算目標物的 3D 圖像。

但目前這項技術仍在發展階段,準確率還相當不穩定,因此 AI 演算法只能協助一般目標追蹤分析,機密或敏感目標辨識仍須依賴訓練有素的情報分析師肉眼。

(首圖來源:影片截圖)