أخرى
#الأشعة_السينية_بعيدة_المدى
#DARPA
البنتاغون يسعى لرؤية اختراقية بالأشعة السينية من كيلومتر
أعلنت RTX BBN Technologies عن تعاقدها مع DARPA لتطوير خوارزميات رؤية بالأشعة السينية بعيدة المدى، تمكّن من كشف التهديدات المخفية من مسافة تصل إلى كيلومتر واحد. يأتي هذا المشروع ضمن مساعي الحكومة الأمريكية التي تنفق مليارات الدولارات على تقنيات التصوير بالأشعة السينية لأغراض أمنية، وفقًا للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST).
مشروع DARPA الطموح: رؤية ما وراء المدى
يهدف المشروع إلى تطوير جيل جديد من أدوات الأشعة السينية القادرة على "رؤية" الأجسام من مسافة تصل إلى كيلومتر واحد، أي ما يزيد قليلاً عن نصف ميل، حتى في ظل وجود بيانات غير مكتملة أو مشوشة. وتتمثل مقاربة RTX BBN Technologies في الاعتماد بشكل أساسي على المحاكاة المستندة إلى عدد كبير من العينات منخفضة الجودة، بدلاً من التركيز على عدد قليل من الصور عالية الدقة.
الهدف من هذا النهج هو إنشاء خوارزمية رياضية يمكنها التعامل مع الصور المهتزة أو المجزأة نسبيًا، وهو ما يعكس الواقع الذي يواجهه القادة في ساحة المعركة.
RTX BBN Technologies وبرنامج XENA
تُعد BBN Technologies، ومقرها ماساتشوستس، شركة تابعة لـ RTX، وهي شركة مصنعة لمنتجات الفضاء والدفاع ومقرها فرجينيا. وقد ساهمت BBN منذ تأسيسها عام 1948 في العديد من الاختراقات الكبرى في تقنيات الشبكات، كان عدد كبير منها مدعومًا أيضًا من قبل DARPA.
المبادرة الجديدة هي جزء من برنامج DARPA لـ "تحليل الأشعة السينية غير التصويري ذي المدى الأقصى" (XENA). يهدف برنامج XENA إلى تطوير "مجموعات أدوات خوارزمية" لاستنتاج التركيب الداخلي للأجسام البعيدة. ويسعى البرنامج تحديدًا إلى معالجة كيفية تأثير تشويش الحركة غالبًا على جودة البيانات الاستخباراتية في البيئات العسكرية.
تجاوز قيود الأشعة السينية التقليدية
لطالما استخدم مسؤولو إنفاذ القانون المحليون والعسكريون الأشعة السينية "للعثور على الأجسام المخفية، بما في ذلك التهديدات والممنوعات"، وفقًا لـ NIST. لكن هذه التقنيات كانت مقيدة تقليديًا بمسافات قصيرة، حيث يؤدي تشويش الحركة والضوضاء إلى إفساد نقل البيانات كلما ابتعد الجهاز عن الهدف.
ونتيجة لذلك، كان أحد التحديات الرئيسية في تطوير أنظمة التصوير المتقدمة هو جمع بيانات كبيرة وعالية الجودة لتدريب النظام على التطبيقات الواقعية. لكن مقاربة BBN تقلب هذا القيد رأسًا على عقب، حيث تختار العمل بالبيانات منخفضة الجودة - التي يسهل جمعها بوفرة - لبناء خوارزمية قادرة على معالجة المشكلات العملية في الميدان. والأهم من ذلك، أن هذا سيكون فعالاً على مسافات تصل إلى حوالي 1 كيلومتر.
رؤية جديدة لمتخذي القرار
صرح جوشوا فاشينغ، المحقق الرئيسي في BBN للمشروع، قائلاً: "نحن نطور خوارزميات تحول عددًا صغيرًا من اللقطات المشوشة إلى تفاصيل كافية ليتخذ صانعو القرار إجراءات، سواء كانت المهمة تقييم التهديدات المحتملة أو دعم عمليات الاستجابة للطوارئ."
إذا سار كل شيء وفقًا للخطة، ستمنح الخوارزمية الجديدة أفراد الخدمة "الوصول إلى معلومات قابلة للتنفيذ حول التهديدات المخفية، والأسلحة المحتملة، أو نقاط الضعف الهيكلية من نطاقات لم يكن من الممكن الوصول إليها سابقًا."
الأسئلة الشائعة
يهدف المشروع إلى تطوير خوارزميات تسمح بالرؤية عبر الأشعة السينية لكشف التهديدات المخفية من مسافة تصل إلى كيلومتر واحد، حتى مع البيانات منخفضة الجودة.
تعتمد مقاربة BBN على المحاكاة ومعالجة كميات كبيرة من البيانات منخفضة الجودة، بدلاً من الاعتماد على صور عالية الدقة، مما يتغلب على قيود التشويش الحركي.
برنامج XENA هو مبادرة لتطوير "مجموعات أدوات خوارزمية" لاستنتاج التركيب الداخلي للأجسام البعيدة، مع التركيز على معالجة تشويش الحركة الذي يؤثر على البيانات الاستخباراتية.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!