Mediante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático en imágenes de daños en combate, una empresa pretende ayudar a comprender dónde se están produciendo los ataques y evaluar los daños con mayor rapidez y precisión.
Mediante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático en imágenes de daños en combate, una empresa pretende ayudar a comprender dónde se están produciendo los ataques y evaluar los daños con mayor rapidez y precisión.Una empresa de Silicon Valley usa la inteligencia artificial para ayudar a Ucrania a predecir mejor y prepararse para ataques aéreos rusos como los que han dejado sin electricidad a miles de familias ucranianas, y recudir así los daños.
A partir del pasado mes de marzo, Scale AI recopila imágenes de lugares del país devastado por la guerra, en los que podría haber una intensa actividad militar, explica Shands Pickett, responsable de despliegues federales de la empresa.
«Empezamos comprando imágenes de tres zonas principales», Kiev, Járkov y Dnipro, «y luego, esencialmente, haciendo cambios a lo largo del tiempo… Observamos unos 2.000 kilómetros cuadrados de Ucrania, y unas 370.000 estructuras, y buscamos dónde se estaban produciendo daños. Y luego recurrimos a técnicas de aprendizaje automático para automatizar el proceso», explica Pickett.
Durante las guerras de Irak y Afganistán, el Ejército puso en marcha un programa piloto de IA, el Proyecto Maven, para dar sentido a la enorme cantidad de imágenes de drones que estaba recopilando, para apoya a los analistas humanos a encontrar rápidamente posibles objetivos. Sin embargo, aunque Ucrania es un poco más pequeña que Afganistán, la guerra en ese país está generando muchos más datos.
«Si se piensa en esa cantidad de geografía y ese número de estructuras, realmente hay que tener máquinas que hagan eso por uno», dijo Pickett.
En lugar de ayudar a los analistas a buscar objetivos, Scale AI pretendía ayudar a los ucranianos a comprender dónde se estaban produciendo los ataques y evaluar los daños con mayor rapidez y precisión de lo que permitirían los informes humanos.
«Si se observa solamente una imagen aérea y el cambio en la huella de un edificio, que puede ser sólo un pequeño cambio, se puede ver si hay un impacto de algún tipo de proyectil. Pero hacerlo en el centro de una ciudad y en una zona urbanizada… es muy difícil. Y este daño, la escala del daño fue increíble», dijo Pickett.
Scale AI ha donado los datos al Ejército ucraniano, y cree que los están usando para evaluar los daños en tiempo real, ya que se han descargado unas 200.000 veces.
Pero el valor real de este tipo de aplicaciones llegará más adelante, con muchos más datos de imágenes y de mayor resolución. El potencial está ahí para predecir qué tipo de objetivos recibirán qué tipo de daños basándose en los patrones que ya están surgiendo del conflicto.
«Hay mucha demanda de este tipo de cosas», afirma Pickett. «Es decir, se pueden observar, ya sabes, las pautas de daños a lo largo del tiempo y evaluar qué sistemas de armas se emplean, cuál sería la probabilidad de que se produzca un determinado nivel de daños, si esos mismos sistemas de armas se usarán en otra zona, ya sabes, todas esas cosas son absolutamente posibles. Ese es el tipo de análisis que intentamos hacer posible».
Fte. Defense One
