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美国人工智能(AI)程序利用“数字全球”公司提供的卫星影像找出中国导弹阵地

   美国人工智能(AI)程序利用“数字全球”公司提供的卫星影像找出中国导弹阵地

美国人工智能(AI)程序利用“数字全球”公司提供的卫星影像找出中国导弹阵地

(神秘的地球uux.cn报道)据ETtoday:美国《大众机械》(Popular Mechanics)网站报导,密苏里大学(University of Missouri)团队推出的人工智能(AI)程序,透过深度学习算法,能够在高精度卫星照片中检测、识别中国的地对空导弹阵地。这项消息也揭示了「人工智能如何被用来协助人类情报专家」,帮他们从数千平方英里的卫星图像中找到所需的目标。

报导指出,密苏里大学的研究人员将全球2200个地对空导弹阵地的公开数据,与美国地理空间图像提供商「数字全球」(DigitalGlobe)公司的卫星图像相结合,经过训练后,人工智能程序可以在中国东南部一块面积约为55923平方英里的卫星照片上,找到90个地对空导弹阵地,花费时间只要45分钟。

人工智能程序能够判断地对空导弹阵地的原因,首先在于阵地的特征都有很大相似性。一般情况下,为了覆盖所有方向,地对空导弹阵地都是按照星形布局,拥有4组或5组导弹发射架,围绕着控制中心呈放射性布置。中央阵地上,拥有控制方舱、追踪与制导雷达以及发电机。此外,地对空导弹主要部署在重要目标附近,包括军用机场、核电站、桥梁和工厂等,因此,地对空导弹阵地相对容易在卫星图像中被发现。

这项研究成果对于情报分析师来说是一大助力,因为专家判读的准确度要达到与人工智能相同,必须耗费至少60小时才能完成,虽然这个人工智能程序还不是很完善,但它可以让分析师跳过那些已经被人工智能发现军事设施的区域,把注意力集中在其他没有什么明显特征的地方。

报导最后提到,发现伪装的阵地并不容易,「因为没有有可识别的特征,所以伪装的阵地就很难定位。」中国专家也说,野战和临时的导弹阵地,特别是经过伪装后的阵地,即便是人类专家也不容易分辨,「加上战场上可能还会有假目标、假阵地等」,显然对人工智能来说,还需要更多的学习。




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