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Das Pentagon will Ihre Hilfe, die Analyse von Satellitenbildern

Das Pentagon will Ihre Hilfe, die Analyse von Satellitenbildern

Autor: Tom Simonite
Tom Simonite
Geschäft
02.21.18
07:00
Das Pentagon will Ihre Hilfe, die Analyse von Satellitenbildern

DIUx
Auf eine Reise ins Silicon Valley letztes Jahr, beneidet Verteidigungsminister James Mattis offen Technologiefirmen überlegen Gebrauch der künstlichen Intelligenz-Technologie. Um zu helfen die Lücke zu schließen, bietet eine Pentagon-Einheit nun $100.000 Preisgeld, Algorithmen zu entwickeln, die hochauflösende Satellitenbilder interpretieren kann.
Der Wettbewerb heißt xView Erkennung Herausforderungund startet nächsten Monat. Teilnehmer werden eine Fundgrube von Hand beschriftet Satellitenbilder vom Pentagon veröffentlicht nutzen, um Algorithmen, um Informationen zu Disaster Relief oder humanitäre Missionen identifizieren zu trainieren. Sehenswürdigkeiten gehören beschädigte Gebäude, Dienstprogramm LKW und Angelboote/Fischerboote.
Das Projekt läuft von DIUx, eine Organisation des ehemaligen Verteidigungsminister Ashton Carter zu seiner Abteilung zu arbeiten mit Technologie-Unternehmen, vor allem Start-ups zu erleichtern. Die Notwendigkeit, das Pentagon AI Lückenschluss mit der Industrie sagt eine wesentliche Motivation für die Schaffung von DIUx, Brendan McCord, Leiter des maschinellen Lernens bei der Organisation.
DIUx die Herausforderung ist eine Partnerschaft mit der National Geospatial-Intelligence Agency, dient das US Militär und Intelligenz Apparat. Der Wettbewerb ist die NGA Arbeit nach Ereignissen wie Hurrikan Irma, die eine Testversion von Zerstörung und Überschwemmungen von den Bahamas nach Florida letztes Jahr fegte nachgebildet. Jeden Tag ein Team von 10 Analysten geprüft Hunderttausende hochauflösende Satellitenbilder von der Unfallzone, grading beschädigter oder zerstörter Gebäude, und kommentieren Details wie unpassierbare Straßen oder Brücken. Die Daten wurde auf andere Agenturen helfen mit der clean up, einschließlich FEMA übergeben.

DIUx
Ein Ziel der Challenge ist es, solche Arbeit zu automatisieren. McCord, sagt Algorithmen für xView Herausforderung NGA nach zukünftigen Katastrophen helfen könnte. Wenn Software einen ersten Durchlauf zu kommentieren neue Bilder für beschädigte Gebäude und dergleichen machen könnte, könnte beispielsweise Analysten produktiver zu sein.
Algorithmen gut tagging Elemente von humanitären Interesse könnte auch neu ausgebildet werden, um andere arbeiten, wie z. B. NGAs Kernaufgabe US Warfighters und Intelligenz Analysten zu unterstützen helfen. Die Wettbewerbsregeln gewähren NGA Lizenz zu nutzen und bauen auf preisgekrönte Software. DIUx sagt, dass die Gewinner die Chance dazu Folgearbeiten auf andere Verteidigungsmissionen angeboten werden können. Es bietet auch einen Sonderpreis von $5.000 für den besten open-Source-Beitrag zum Austausch von Ideen für den Wettbewerb fördern. Die Satellitenbilder für den Wettbewerb erscheinen unter einer öffentlichen, nicht-kommerzielle Lizenz für jedermann zu benutzen.
Wer Geld in der Challenge zu gewinnen hofft sollten zunächst ihre Nationalität. Wettbewerbsregeln zu disqualifizieren Teilnehmer aus verschiedenen Ländern, darunter Kuba und im Iran. Für diejenigen, deren Papiere in Ordnung sind, ist der nächste Schritt einen Cache von Satellitenbildern über 1.400 km herunterladen2 von Standorten auf der ganzen Welt bei einer Auflösung von 30 Zentimeter (1 Fuß). Die Bilder decken sichtbaren und infraroten Licht und wurden Hand-versehen mit 1 Million Beispiele von 60 verschiedenen Objekten. Teilnehmer werden die beschrifteten Bilder verwenden, um ihre Algorithmen zu trainieren; Ihre Software wird gegen eine Sammlung von Bildern, die nicht öffentlich getestet werden. Der Wettbewerb wird auf Genauigkeit beurteilt werden, sondern DIUx will auch die Software, praktisch zu sein, sagt McCord.
Weitere Informationen

Ein neue Pentagon-Wettbewerb fordert Entwickler, Software zu erstellen, die Bilder wie diese analysieren kann.
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Software in der Herausforderung im Wettbewerb muss identifizieren und unterscheiden Objekte wie z. B. LKW mit Anhänger Tanker und Betonmischer. Die Objekte wurden ausgewählt, um für humanitäre Projekte relevant sein, und die Grenzen der bestehenden Bildverarbeitungs-Algorithmen.

Stefano Ermon, Professor an der Stanford University, sagt, dass der Herausforderung und dem Dataset einen wichtigen Beitrag zur Computerlernen Forschung und humanitäre Projekte weltweit werden könnte. Seine Forschungsgruppe entwickelte maschinelles lernen, dass Armut Karten , in afrikanischen Ländern mit Hinweisen wie Straßen und Wasserwegen Software.
Die reifste Bilderkennung Technologie konzentriert sich auf Online-Verbraucher und Produkt Fotos, Dank den Haufen von leicht verfügbaren Daten und kommerziellen Interesse von Internet-Unternehmen wie Google. Viel weniger Arbeit ist auf die Interpretation von Satellitenbildern gemacht worden, und die dazu erforderlichen Daten ist dürftig, sagt Ermon. "Wir haben eine Menge gekennzeichneten Daten, das ist entscheidend, nicht", sagt er.
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