Si bien los satélites no pueden observar directamente la instalación subterránea, el análisis de sus alrededores arroja un informe de progreso.
Si bien los satélites no pueden observar directamente la instalación subterránea, el análisis de sus alrededores arroja un informe de progreso.Según un análisis publicado recientemente por el Center for Security and International Cooperation (CISAC), a Irán le faltan entre 18 y 24 meses para completar una sala de montaje de centrifugadoras subterráneas en su instalación nuclear de Natanz.
El análisis muestra que Irán podrá reconstruir y ampliar su capacidad de enriquecer uranio a pesar de varios contratiempos de gran repercusión que los iraníes han achacado a sabotajes.
La nueva instalación, que los analistas de la CISAC describieron por primera vez al New York Times en diciembre, se encuentra justo al sur de las existentes en Natanz. Se está construyendo en las profundidades de una montaña, donde es menos vulnerable a los ataques aéreos, y a la vez oculta a los satélites de imagen.
Por ello, los analistas de la CISAC recurrieron a las herramientas de IA de Orbital Insight para ayudarles a seguir a los trabajadores de la construcción en la obra. Descubrieron que podían rastrear los movimientos de mano de obra relacionados con la explosión del año pasado en Natanz, con otros relacionados con la excavación y la construcción de la nueva nave de montaje.
«El análisis basado en la IA y el aprendizaje automático nos está ayudando a entender mejor dónde estaban los trabajadores y en qué momento», dijo Allison Puccioni, afiliada a la CISAC.
Los investigadores determinaron que los iraníes empezaron a construir la nueva obra el año pasado entre el 30 de agosto y el 14 de septiembre. Observaron que el número de vehículos en la obra se multiplicó por nueve en los tres meses siguientes, «lo que indica un crecimiento significativo de la actividad», publicaron en junio en la revista Janes Intelligence Review.
El artículo describe el papel esencial que desempeñó la inteligencia artificial en el análisis. «El algoritmo de detección de objetos de Orbital Insight contó vehículos en 84 imágenes de satélite recogidas entre mayo de 2018 y mayo de 2021, ofreciendo una visión de la actividad en las instalaciones existentes y futuras de Natanz.
La actividad de los vehículos se rastreó específicamente en el estacionamiento fuera de la localización principal de Natanz, así como en la instalación de apoyo a la construcción en Natanz Sur, lo que sugiere que los vehículos en cada sitio estaban directamente relacionados con las operaciones o la actividad de construcción.»
La actividad de los vehículos disminuyó durante la primavera, según los investigadores. Basándose en eso y en otros factores, como el reforzamiento de las carreteras y la construcción de un nuevo aparcamiento, determinaron que «la instalación, en este momento, se había completado en su mayor parte. Van a montar la infraestructura, reforzar la infraestructura y posiblemente comenzar las operaciones de ensamblaje de centrifugadoras, quiero decir en 18 meses o dos años, dependiendo de la cantidad de infraestructura que vayan a poner allí», dijo Puccioni.
La construcción de la nueva nave de ensamblaje demuestra que Irán está «trabajando muy duro para mantener su capacidad de enriquecimiento nuclear» y está «reforzando su capacidad de armamento nuclear», dijo Puccioni.
A medida que el volumen de imágenes por satélite aumente, junto con otras fuentes de datos potencialmente útiles como publicaciones en redes sociales, datos telefónicos, etc., dijo Puccioni, la IA desempeñará un papel cada vez más importante a la hora de ayudar a los analistas a llegar a conclusiones, incluidas algunas a las que antes no podían llegar. «En resumen, creo que es una gran herramienta», dijo.
Hace unos años, James Crawford, que fundó Orbital Insight en 2014,intentó calcular de manera informal cuántos analistas serían necesarios para analizar las imágenes que cubren todo el mundo cada día. Su conclusión: «Si quieres mirar toda la Tierra cada día necesitarías 8 millones de analistas».
El siguiente reto es encontrar nuevas técnicas de ciencia de datos que los investigadores puedan aplicar a diferentes tipos de análisis, para ver, por ejemplo, si algún aspecto de la visión artificial podría ser relevante para el problema.
«Nuestros enfoques para integrar estas fuentes dispares, como la integración de los datos de los SIG con los datos de los teléfonos móviles y las imágenes por satélite de los aparcamientos, son bastante específicos para cada problema. Así que este análisis en Irán fue realizado por los expertos en la materia. Una de las cosas en las que está trabajando nuestro equipo de ciencia de datos es en cómo construir herramientas generales que permitan a la gente hacer síntesis de datos a través de estos diferentes tipos de datos», dijo Crawford.
Fte. Nextgov
