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EUA vão usar IA para prever ações militares inimigas com dias de antecedência

Por  • Editado por  Douglas Ciriaco  |  • 

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Reprodução/DreamWorks
Reprodução/DreamWorks

O exército dos EUA desenvolveu um programa de inteligência artificial (IA) capaz de prever eventos com dias de antecedência. O software lembra os “precogs” do filme Minority Report (2002), que podiam predizer crimes antes de eles realmente acontecerem, e utiliza uma combinação de computação na nuvem, redes globais de sensores e aprendizagem de máquina.

Esse sistema chamado Global Information Dominance Experiments (GIDE) observa mudanças no comportamento de dados brutos, sugerindo a existência de possíveis problemas em tempo real. Essa abordagem dá aos militares a oportunidade de antecipar movimentos hostis de seus rivais a quilômetros de distância.

“Se as imagens de satélite mostrarem sinais de que o submarino de uma nação rival está se preparando para deixar o porto, a IA poderia sinalizar essa mobilização sabendo que o navio provavelmente partirá em breve. Enquanto os analistas militares poderiam levar horas ou mesmo dias para vasculhar essas informações, a tecnologia GIDE consegue enviar um alerta em segundos”, explica o general Glen VanHerck.

GIDE

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A capacidade do sistema de “prever o futuro” baseia-se na avaliação de padrões, anomalias e tendências de comportamento organizadas em grandes bancos de dados — ou seja, não é nada místico. Antenas espalhadas em locais estratégicos captam informações relevantes, enquanto um dispositivo de inteligência artificial compara os fatores de acordo com um histórico pré-programado em uma central na nuvem.

A aprendizagem de máquina da IA consegue detectar mudanças sutis de comportamento em segundos, disparando um alerta sempre que algum desequilíbrio for encontrado durante o processo de comparação com atitudes anteriores. Esse esquema pode antecipar ações de ataque ou movimentações atípicas em locais monitorados, como oceanos, continentes e espaço aéreo.

“As vantagens desta IA preditiva são bastante claras. Em vez de simplesmente reagir a eventos ou confiar em informações desatualizadas, o Pentágono poderia tomar medidas mais proativas, como implantar forças ou aumentar as defesas do país conforme os dados coletados pele GIDE”, acrescenta o General VanHerck.

Quase perfeito

Para comprovar a eficácia do sistema, os pesquisadores usaram dados coletados por uma rede de sensores ao redor do mundo, incluindo informações disponíveis comercialmente na internet. A IA foi utilizada para filtrar grandes quantidades de imagens de vigilância, identificando possíveis divergências entre elas.

Mesmo com todos os avanços tecnológicos, a inteligência artificial ainda não consegue diferenciar algumas nuances de comportamento. Se o sistema detecta um maior número de veículos ou aeronaves, por exemplo, ele não pode dizer com certeza o que está por trás dessa atitude, cabendo ao operador humano avaliar a situação.

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“O que estamos fazendo é disponibilizar esses dados e compartilhá-los na nuvem, onde a aprendizagem de máquina e a inteligência artificial podem analisar e processar as informações rapidamente para depois passá-las aos verdadeiros tomadores de decisão. Isso proporciona um aviso prévio e aumenta a capacidade de reação”, completa VanHerck.

Contra o terrorismo

Além do uso militar em possíveis ações hostis de seus rivais, pesquisadores da Universidade de Zhejiang, na China, criaram um algoritmo capaz de prever atitudes de terrorismo em todo o mundo. O sistema utiliza ocorrências registradas durante um longo período para cobrir regiões potencialmente afetadas por terroristas.

O algoritmo de aprendizagem de máquina compara modelos para prever e explicar a probabilidade de novas ocorrências em uma determinada área do planeta. Esse modelo inclui 20 características estruturais — como renda per capta, produto interno bruto (PIB) — e 14 aspectos procedimentais, demonstrando que atividades terroristas no passado afetam ações parecidas no futuro.

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“A escolha dos recursos incluídos no modelo preditivo é crucial; a relevância dos resultados do modelo e o desempenho preditivo se beneficiam de uma compreensão conceitual sólida dos mecanismos que impulsionam o terrorismo na escala em que as previsões são feitas”, explica o professor de estatística espacial Andre Python, autor principal do estudo.

Eficácia

Embora o desempenho preditivo dos algoritmos seja relativamente alto em áreas afetadas pelo terrorismo, eles não são tão precisos para prever situações adversas em regiões com baixos índices de ocorrência criminal, onde os eventos acontecem apenas uma única vez ou não respeitam um intervalo de tempo consistente.

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Durante o estudo, os eventos terroristas ocorreram em menos de 2% das regiões analisadas, mostrando que o desequilíbrio dos dados reduz a precisão dos modelos. Isso significa que é necessário aumentar a quantidade e a qualidade das informações publicamente disponíveis para prevenir proporção maiores de ações terroristas em regiões pouco afetadas por extremistas.

“Os dados de terrorismo e fatores socioeconômicos estão se tornando mais detalhados, abrangentes e de fácil acesso. Além disso, o desenvolvimento contínuo de algoritmos de aprendizagem de máquina ​​é muito promissor, tornando essas ferramentas poderosas mais acessíveis para a comunidade de pesquisa e profissionais de segurança pública nos próximos anos”, termina o professor Python.

Fonte: The Drive