Cómo la IA de One Guy rastreó el globo espía chino en los EE. UU.

A principios de este mes, El empresario Corey Jaskolski sacó un bolígrafo y dibujó su mejor suposición sobre cómo se habría visto desde el espacio el globo de vigilancia derribado por un avión estadounidense. Luego alimentó el boceto y “una gota” de imágenes satelitales recientes del área donde se desmontó el globo en algoritmos desarrollados por su empresa emergente de detección de imágenes y videos Synthetatic, y esperó.

En dos minutos, dice, los algoritmos encontraron el globo de 200 pies de altura frente a la costa de Carolina del Sur. “No podía creerlo”, dice Jaskolski. Tampoco pudo su esposa cuando él le mostró emocionado sus resultados. Pero cuando estimó que la altitud del globo en la imagen era de alrededor de 57,000 pies, coincidiendo con la altura a la que un avión espía de EE. UU. vio el globo, y los avistamientos en las redes sociales de 20 minutos antes de que se tomara la imagen parecían confirmar que había Lo encontré.

Jaskolski investigó, analizando modelos de viento y avistamientos de redes sociales para alimentar su software, llamado RAIC (categorización automática rápida de imágenes), nuevas franjas de datos satelitales de la compañía Planet Labs. La herramienta está diseñada para hacer posible la búsqueda de objetos de interés en grandes colecciones de imágenes utilizando una sola imagen de ejemplo.

“Dibujamos un gran arco a través del tiempo y el espacio y comenzamos a buscar eso”, dice Jaskolski. Habiendo encontrado el globo una vez, el software de Synthetiatic podría entrenarse con una imagen real del globo para guiar aún más su búsqueda.

Durante los siguientes días, Jaskolski puso a trabajar a RAIC. Desde entonces, la compañía ha recopilado seis avistamientos del globo (cinco confirmados, uno aún en investigación) en sus imágenes satelitales y ha utilizado datos de viento para estimar cómo se movió entre esos puntos. “Podemos dibujar una pista de 1 kilómetro de ancho a través de todo Estados Unidos y simplemente seguir el globo”, dice. “Tenemos una pista desde donde entró desde Canadá, hasta Carolina del Sur, donde apareció, con seis puntos a lo largo de ese arco”.

La búsqueda del tesoro estratosférico de Jaskolski puede haber sido posible gracias a un software inteligente, pero también requirió el conocimiento de expertos humanos. Su dibujo inicial de la nave se parecía más a un muñeco de nieve en tecnicolor: círculos rojos, verdes y azules apilados. El objetivo era imitar la forma en que los satélites generalmente capturan diferentes longitudes de onda de luz usando sensores separados que no siempre están sincronizados en el tiempo, creando múltiples vistas inconexas de objetos. Y arroja falsos positivos.

Las imágenes satelitales capturan el globo de vigilancia que atravesó recientemente los EE. UU. antes de ser derribado este mes.

Vídeo: Sintético

Pero la capacidad de trazar el camino de un globo de vigilancia con tanta claridad podría cambiar las reglas del juego para la seguridad nacional, dice Arthur Holland Michel, miembro principal del Carnegie Council y autor de un libro sobre drones y vigilancia. “La combinación de IA con imágenes satelitales es, sin duda, una tecnología muy poderosa para vigilancia y espionaje y contraespionaje”, dice.

Holland Michel también señala que las imágenes satelitales y la IA tienen sus limitaciones. El método por el cual Synthetatic encontró el globo por primera vez, utilizando un dibujo, podría generar falsos positivos si el objeto de interés era algo más complejo o menos documentado públicamente, como un tanque. “Las cosas a menudo se ven un poco extrañas y desconocidas desde arriba”, dice.

“Hay un potencial indudable allí”, dice Holland Michel, “pero es fácil pensar que esta combinación de satélites e IA es una capacidad que todo lo ve y lo dejará todo al descubierto”. Es útil en ciertos casos, como el globo, dice, pero probablemente no en todos los escenarios.

Eso es algo que Jaskolski reconoce, pero también considera que el proyecto es un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede mejorar la experiencia humana y el trabajo pesado. “Esta colaboración hombre-máquina es mi idea de cómo funciona la IA en la actualidad”, dice. “Y definitivamente es así como construimos nuestro producto”. La herramienta se utiliza actualmente con fines humanitarios, incluido el Programa Mundial de Alimentos de la ONU para encontrar víctimas de inundaciones.

La búsqueda del globo no ha terminado solo porque Jaskolski haya logrado rastrearlo a través de los Estados Unidos. Él dice que el proceso es “intensivo en recursos” porque el software no es perfecto y genera muchos avistamientos potenciales que las personas deben reducir. “Pero nos gustaría seguir rastreándolo”, dice. “Ya sea que regresemos a China o no, sentimos que al menos resolvimos un problema técnico. Estaríamos locos si no lo intentáramos”.