Изкуственият интелект се очертава като ново поле на глобално противопоставяне
(снимка: CC0 Public Domain)
Президентската администрация на САЩ приключи тази седмица изготвянето на мярка за предотвратяване на изтичането на чувствителни технологии, включително в сферата на изкуствения интелект, към конкурентни сили като Китай.
Съгласно новото правило, което влиза в сила в понеделник, американските компании, които изнасят определени видове софтуер за сателитни снимки, ще трябва да кандидатстват за лиценз за доставка на продуктите си в други страни, с изключение на Канада.
Целта е американските компании да не помагат на китайците да създават по-добри продукти за изкуствен интелект, които могат да се ползват от техните военни, коментира пред Ройтерс Джеймс Луис, експерт по технологии от Вашингтонския център за стратегически и международни изследвания.
Според него, индустрията вероятно ще приветства това правило, тъй като имаше опасения, че забраната ще бъде по-широка и ще обхване по-голямата част от хардуера и софтуера за изкуствен интелект.
Новата мярка засяга софтуера, който може да се използва от дронове и сателити за автоматизиране на процеса по определяне на целите. Това е първото ограничение, наложено от Министерството на търговията в съответствие с разпоредбите на закона, приет през 2018 г., който изисква по-строг контрол върху износа на технологии за противници на САЩ, включително Китай.
Засега правилото ще е валидно само в Съединените щати, но американските власти могат да го представят на международни органи, за да се опитат да въведат ограничение с по-широк обхват.
One-step” Satellite Data Applications
We’ll dive first into object detection.
Actual information on buildings, road segments, and urban area boundaries is important for municipalities, government agencies, rescue teams, military, and other civil agencies.
However, while object detection task has been enabled by a number of integrated ready-to-use pipelines using convolutional neural nets (FasterRCNN, YOLO), there are some issues with satellite imagery which make this task more challenging.
First, objects in satellite imagery are often very small (~20 pixels in size), while input images are enormous (often hundreds of megapixels) and also there’s a relative scarcity of training data.
Thus, the methods mentioned above are not optimized to detect small objects in large images, and often perform poorly when applied to Earth observation data. Adapting these methods to the different scales and objects of interest in satellite imagery shows great promise, but is a research area still in relative infancy (cited from Adam Van Etten’s Medium post on satellite imagery).
two distinct groups:
1)“One-level” applications in which machine learning techniques are applied straight to satellite imagery
2)“Multi-level” applications – applications built on complex pipeline – when information, extracted from satellite imagery is just a set of feature in more sophisticated models, also consuming data from “non-satellite” sources
Orbital Insight, Spaceknow and Rezatec are delivering wide-range of AI-driven solutions on top of the satellite imagery,
while others are focusing on a particular vertical (Cape Analytics, Descartes Labs and Tellus Labs).
startup called Cape Analytics raised $14M Series B led by Formation 8, supported by Lux Capital, Data Collective, Khosla Ventures and Promus Ventures.
AI’s applications for earth observation.
Orbital Insight recently raised a massive $50M Series C, led by Sequoia with the participation of GV, Lux Capital, CME Ventures and $20M Series B in June last year, led by GV and supported by Lux Capital, Bloomberg Beta and CME Ventures.
AI-driven satellite data applications are in demand for a number of important reasons, including:
Major leaps and bounds in machine vision in the last 5-10 years have made challenging tasks (such as identifying cars, buildings, or changes in landscape over time) do-able by machines
The exponentially increasing amount of data being produced from satellites (thanks in part to the proliferation of satellites, improvements in camera technology, and improvements in data storage and transfer capabilities)
The heavy expense of imagery analytics and interpretation – which is still often performed by performed by human imagery analysts
National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) – a US intelligence agency and the largest buyer of satellite imagery on the market – has clearly stated shift in its strategy from plain data towards data analytics.
Citing Robert Cardillo, Director at NGA: “I envision the future where we will move from analyzing Big Data towards realizing a potential of Fast Data. We’ll buy basic imagery analysis as a commodity – much like we buy foundation data today”.
BlackSky Global is a Digital Globe competitor who raised around $50M in VC funding has acquired OpenWhere — a software company developing web-based platform for satellite imagery analysis.
Днес $200k сателит е способен да изпрати терабаит дани в снимки за един ден .
ML algorithms
Radiant Group (an established EO business working with US intelligence ) was bought by the firm for $140M.
Timbr.io – data science startup made some interesting work with satellite imagery – was also bought up by DigitalGlobe for an undisclosed amount.
Както хакерчето правилно каза, алгоритмите съществуват от 30-40 години.
Разликата е, че има съществен напредък в печатането на интегрални схеми спрямо дори 20 години по-рано и стана далеч по-лесна разработката на собствени интегрални схеми.
Това се комбинира с напредъка, който графичните процесори внесоха в индустрията, а именно – масивно паралелни архитектури с ефективно скалиране, което доведе до възможността да се симулират невронни мрежи с множество междинни слоеве.
И така, от класическия модел е с 1 входен, 1 междинен и 1 изходен слой се премина към множество междинни, включително с обратна връзка между слоевете.
Китайците имат сериозен напредък в анализа и разпознаването на образи, вече го ползват, за да засичат и глобяват неправилно пресичащи пешеходци, скупчване на хора, движение на коли и прочее.
Убеден съм, че военните им отдавна работят по анализ на сателитни снимки и там най-вероятно също имат напредък.
Та, не съм никак сигурен какво точно ограничават американците.
Няма софтуер за изкуствен интелект. Всичко е маркетинг. Алгоритмите, които ползват в невронните мрежи съществуват от десетилетия. Просто са малко напудрени.
определени видове софтуер за сателитни снимки
какво ограничават?
Китайците Ще си го купят през канада като австралийска компания със собственик компания в сингапур.