Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE.UU. (NIST), el gobierno de EE.UU. destina miles de millones de dólares a la tecnología de imágenes por rayos X para fines de seguridad. El proyecto más reciente en este aspecto tiene que ver con una nueva clase de herramientas de rayos X que “ven” cosas a un kilómetro de distancia, incluso con datos incompletos o poco claros.
En un comunicado de prensa que se publicó el miércoles, RTX BBN Technologies anunció su contrato con la Agencia del Proyecto de Investigación de Defensa Avanzada (DARPA) para desarrollar algoritmos de imágenes de rayos X de largo alcance. Lo que resulta fascinante es que BBN depende mayormente de simulaciones que se basan en una enorme cantidad de muestras de baja calidad, en lugar de usar pocas imágenes en alta resolución.
Su objetivo es crear un algoritmo matemático que pueda funcionar con imágenes relativamente movidas o fragmentadas, y eso se acerca más a lo que podrían encontrar los comandantes en el campo de batalla, según dijo la compañía.
Los rayos X en vigilancia
BBN Technologies de Massachusetts es subsidiaria de RTX de Virginia, fabricante de defensa y compañía aeroespacial. Desde su fundación en 1948, BBN ha aportado algunos de los grandes avances de las tecnologías de red, y muchos de ellos también han contado con el apoyo de la DARPA.
La nueva iniciativa forma parte del programa de Análisis sin imágenes de extremo alcance por rayos X (XENA, en inglés). Lo que busca el programa es el desarrollo de “herramientas de algoritmos” para inferir la composición interior de objetos distantes. Específicamente, el programa busca resolver el problema de calidad en los datos de inteligencia causados por las imágenes borrosas debidas al movimiento en entornos militares”.
En cuanto al contexto, las fuerzas nacionales y militares hace tiempo que usan rayos X para encontrar objetos ocultos, como cosas peligrosas y contrabando, según señala el NIST. Pero son tecnologías que tienen limitaciones en términos de distancia, ya que el movimiento y el ruido corrompen la transmisión de datos cuanto más lejos esté el dispositivo de su objetivo.
Como resultado, uno de los grandes desafíos en el desarrollo de sistemas avanzados de imágenes ha sido la recolección de datos de alta calidad y volumen para entrenar al sistema para las aplicaciones en el mundo real.
Reconocimiento remoto
BBN busca eliminar esta limitación, eligiendo trabajar con los datos de baja calidad – fáciles de conseguir en grandes volúmenes – para construir un algoritmo capaz de lidiar con los problemas prácticos que hay en el campo y que pueda hacerlo a distancias de 1 kilómetro.
“Estamos desarrollando algoritmos que convierten unas pocas imágenes borrosas en imágenes detalladas como para que puedan actuar quienes toman decisiones, ya sea que la misión esté evaluando riesgos potenciales o apoyando operaciones de respuesta a emergencias”, dijo Joshua Fasching, principal investigador de BBN en este proyecto.
Si todo sale según lo planeado, el nuevo algoritmo brindará “acceso a información sobre riesgos ocultos, potenciales armas o vulnerabilidades estructurales a distancias antes nunca alcanzadas, para que podamos actuar y responder”, afirmaron desde la compañía.
Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Romina Fabbretti. Aquí podrás encontrar la versión original.
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