Con el fin de mejorar el equipo de detección de explosivos, el Departamento de Seguridad Nacional (DHS) otorgó $ 1 millón a Synthetik Applied Technologies para ayudarlo a desarrollar datos de capacitación en aprendizaje automático para la seguridad aeroportuaria.
Dichos datos simulan viajeros humanos y modelos de objetos de equipaje para respaldar los algoritmos que hacen funcionar el aprendizaje automático.
Synthetik, con sede en Austin, Texas, fue seleccionado para participar en la fase 2 del programa DHS SBIR, luego de la demostración exitosa de su Capacitación de datos sintéticos para algoritmos de aprendizaje automático de detección de explosivos.
Durante la próxima fase, esa tecnología se seguirá desarrollando para mejorar la detección y reducir el potencial de falsas alarmas.
“El trabajo de Synthetik permitirá que el programa Screening at Speed de DHS S&T genere datos de entrenamiento de alta fidelidad para algoritmos de aprendizaje automático de manera prácticamente instantánea y con muy poco costo”, dijo Karl Harris, gerente del programa de DHS S&T.
“Estos datos de capacitación nos ayudarán a desarrollar algoritmos más rápidos y precisos para mejorar el rendimiento de las maletas de los pasajeros al tiempo que protegen la salud y la seguridad de los empleados de la Administración de Seguridad del Transporte (TSA) y el público que viaja”.
El atractivo de DHS es un sistema capaz de mejorar la seguridad y minimizar la invasión de los pasajeros. En medio de la pandemia actual de COVID-19, también se ha vuelto más atractivo a medida que la Administración de Seguridad en el Transporte (TSA) intenta encontrar formas de reducir la exposición y el contacto entre los oficiales de la TSA y los pasajeros, sin perder la seguridad operativa en el proceso.
Estos algoritmos de aprendizaje automático crecen a través del procesamiento de grandes cantidades de datos. Desafortunadamente, la recopilación y preparación de dichos datos tiende a ser un proceso costoso y largo.
La generación de datos sintéticos propone cambiar esto mediante la generación rápida de conjuntos de datos completos y anotados que también renuncian al manejo de materiales peligrosos o al contacto de persona a persona.
La segunda fase del contrato durará 24 meses, después de lo cual Synthetik, y otros ganadores, habrán recibido su millón de dólares.
Esos fondos están destinados a facilitar el desarrollo y la demostración que permitirían la búsqueda de fondos adicionales de la fase tres. Durante esa fase, aquellos que aún estén en la carrera buscarán financiamiento de fuentes privadas o gubernamentales diferentes mientras avanzan hacia la comercialización de tecnología.
Synthetik lidera investigación de DARPA
Synthetik actualmente lidera una investigación con la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de los Estados Unidos ( DARPA ) para redefinir fundamentalmente cómo procesamos los datos 3-D utilizando inteligencia artificial.
Synthetik aprovecha su experiencia única en pruebas e ingeniería de seguridad obtenida de los programas de efectos de armas del Departamento de Defensa de EE. UU. Para cuantificar con precisión las pérdidas, los impactos y la interrupción del negocio reales asociados con múltiples peligros relacionados con explosivos, incendios, impactos de vehículos agresores activos y amenazas químicas / biológicas.
El enfoque de este desarrollo es una capacidad que utiliza la segmentación de instancias por voxel en tiempo real para detectar objetos durante la inspección de propiedades en los aeropuertos.
Un vóxel es una unidad de medida en una imagen 3D (un píxel 3D) y la segmentación de objetos es el problema de delinear cada objeto de interés en una imagen.
La segmentación de instancias por vóxeles utiliza IA para identificar objetos dentro de una imagen 3D. La solución propone desarrollar y entrenar un modelo de IA con el potencial de detectar automáticamente múltiples objetos al mismo tiempo durante el proceso de revisión de la propiedad en un aeropuerto, mejorando las capacidades actuales basadas en humanos, según newswise.com.
Actualmente, la compañía lidera una investigación con la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) para redefinir fundamentalmente cómo procesar datos 3-D utilizando inteligencia artificial. También está apoyando al Departamento de Seguridad Nacional de los EE. UU. (DHS) mediante el empleo de métodos de visión por computadora y aprendizaje profundo para la detección automática de anomalías a alta velocidad, así como trabajando directamente con NOAA y Microsoft AI for Earth para desarrollar un sistema de mitigación de enredos de bajo costo. para proteger especies marinas en peligro de extinción.
SVIP es uno de los programas y herramientas de S&T para financiar la innovación y trabajar con socios del sector privado para promover soluciones de seguridad nacional.
