Čínský protiletadlový systém HQ-9 proti cílům ve středních a velkých výškách. Kredit: Jian Kang / Wikimedia Commons.

Mnozí si ještě jistě vzpomenou, jak děsivá byla Karibská krize v roce 1962, kdy mále propukl globální nukleární konflikt. Významnou roli tehdy sehrály výzvědné služby, které díky analýze snímků výzvědných letounů zjistily, že Sovětský svaz rozmísťuje na Kubě rakety středního doletu. I v dnešní době jsou analýzy zpravodajských snímků ze satelitů i dalších zdrojů velmi důležité.

Potíž je v tom, že výcvik zkušených analytiků bývá dlouhý a náročný. Zpravodajské služby tím pádem mají jen omezený počet lidí, kteří tohle dobře zvládnou. Podezřelá vojenská zařízení, tajné závody pro výrobu jaderného materiálu a zbraní anebo utajené vojenské základny a zbraňové systémy se přitom skrývají v ohromné záplavě terabytů dat ze zpravodajských snímků.

Curt Davis. Kredit: University of Missouri.

Když scházejí lidé, co zapojit umělé inteligence? Američtí vědci to udělali a pro analýzu zpravodajských snímků si pořídili umělou inteligenci s hlubokým učením. Je to podobná inteligence, jaké dnes prohledávají Facebook nebo Twitter, a hledají tam lidské tváře, zvířata nebo podobné věci.

Curt Davis, který šéfuje centru Center for Geospatial Intelligence na Univerzitě v Missouri, a jeho spolupracovníci vycvičili umělou inteligenci, která na satelitních snímcích vyhledává čínské základny protivzdušné obrany se střelami země – vzduch. A inteligence to dokáže mnohonásobně rychleji, nežli lidští specialisté. Davis a spol. svůj výzkum publikovali v časopise Journal of Applied Remote Sensing.

Snímek odpalovacích zařízení pro rakety středního doletu na Kubě. Kredit: USAF.

Nejlepší je, když umělá inteligence pracuje společně s lidskými analytiky. Dokonce ani nemusejí být příliš zkušení. Když Davis a spol. vyzkoušeli svou inteligence na snímcích 90 tisíc kilometrů čtverečních jihovýchodní Číny, tak určila polohu základen protivzdušné raketové obrany s přesností 90 procent. Ještě lepší bylo, že inteligence v týmu s lidmi to stihla za 42 minut, zatímco lidští experti k řešení takového úkolu potřebují 60 hodin.

Davis s kolegy během výzkumu zjistili, že vycvičit umělou inteligenci k něčemu takovému není vůbec snadné. Velkým problémem je třeba to, že scházejí dostatečně velké soubory zpracovaných dat pro výcvik inteligencí tohoto typu. Badatelé nejprve hledali spolehlivě identifikované základny čínské protivzdušné obrany s raketami země – vzduch. A našli jich jenom 90, s čímž se inteligence moc vycvičit nedá. Davisův tým to ale udělal tak, že si těchto 90 základen namnožil pomocí různých posunů a změn na zhruba 893 tisíc tréninkových snímků.

Proč je tak zajímavé znát polohu stanovišť raket protivzdušné obrany? V případě vojenského úderu to budou právě tato místa, která přijdou na řadu jako první. A zároveň se takové základny obvykle objevují kolem cenných zařízení, budov, komplexů nebo zbraňových systémů, takže mohou posloužit jako ukazatel míst, kde by měla rozvědka pátrat obzvlášť pečlivě.

Umělá inteligence Davisova týmu jistě není dokonalá. Přesto se může stát velmi užitečným nástrojem pro zpravodajce i další organizace, které využívají informace podobného druhu. Pomoc umělé inteligence bezpochyby uvítá například Mezinárodní agentura pro atomovou energii (IAEA, z anglického International Atomic Energy Agency), která má nezáviděníhodný úkol monitorovat všechna známá jaderná zařízení, a také pátrat po těch neznámých, na území všech zemí světa.

Video:  Geospatial Intelligence Imagery Analyst


Literatura
Wired 21. 11. 2017.