安全問題在過去幾年中才有所凸顯:已經(jīng)有數(shù)百萬人購買了消費型無人機,有時甚至在禁飛區(qū)內(nèi)操作這些機器,這樣一來,可能會給地面人群或空中飛行的大型飛機帶來隱患?,F(xiàn)成的無人機也成為伊拉克和敘利亞等戰(zhàn)亂地區(qū)的伊斯蘭組織或其他軍事集團能夠買得起的危險武器。
在21世紀20年代中期之前,為了跟蹤并在需要時擊落這些飛行的入侵者,可能需要在反無人機市場上投入近20億美元。最大的份額可能被投入到那些最好地利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)人工智能的公司。
但是,愛思達比亞州博伊西市的BlackSage科技公司創(chuàng)始人兼管理合伙人大衛(wèi)•羅梅羅(David Romero)表示,許多反無人機行業(yè)在有效利用機器學(xué)習(xí)人工智能方面仍然落后于其他科技部門。“利用機器學(xué)習(xí),90%的工作正在變得如此簡單,消費者根本不必知道機器學(xué)習(xí)如何運作。”羅梅羅說,“許多公司在這方面都做得很好,但未涉及國防領(lǐng)域。”
他和BlackSage的聯(lián)合創(chuàng)始人羅斯•拉姆(Ross Lam)準備利用這家新創(chuàng)建的公司,成為國防領(lǐng)域的行業(yè)巨頭。他們最初合作了一個訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法的項目,該算法根據(jù)雷達和紅外攝像頭數(shù)據(jù),自動檢測高速公路上的野生動物。最終,他們意識到同樣的方法可以幫助發(fā)現(xiàn)無人機和其他不明飛行物(UFO)。
該自主籌款的創(chuàng)業(yè)公司自2015年成立以來,已經(jīng)從美國政府(包括部署在伊拉克和阿富汗的美軍和美國同盟)獲得了多項合同。
羅梅羅表示,將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于對飛行物進行自動檢測和分類的任務(wù)非常直觀,但是風(fēng)險也很高,錯誤地擊落小型客機或沒有發(fā)現(xiàn)攜帶爆炸物的入侵無人機同樣可能是災(zāi)難性的。因此,BlackSage將其系統(tǒng)安裝在新的地點時,要通過嚴格的訓(xùn)練。該系統(tǒng)的雷達和紅外攝像機可以捕獲每個不明飛行物的速度、大小、高度等信息。然后,操作人員通過主動識別某些類型的無人機(旋翼或固定翼)以及其他飛行物(如鳥類或載人飛機),來幫助訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法。為了證明該技術(shù)已經(jīng)足夠成熟,人們針對該人工智能設(shè)備中20%的主動識別數(shù)據(jù)組(專門用于交叉驗證的部分)進行了測試。
搜索天空:Black Sage 科技公司的人工智能系統(tǒng)鎖定飛行物并確定其是否存在威脅(上圖)。
另一家名為Dedrone的公司也采取了類似的做法。這家公司成立于德國卡塞爾,目前總部設(shè)在舊金山。當(dāng)在新站點安裝Dedrone系統(tǒng)時,可以將不熟悉的對象標記為訓(xùn)練過程的一部分,這也更新了公司的專有DroneDNA數(shù)據(jù)庫。自2014年推出以來,Dedrone的機器學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)為許多重要活動和場合提供了安保服務(wù),如希拉里•克林頓與特朗普的總統(tǒng)辯論會、世界經(jīng)濟論壇以及紐約梅特棒球隊的花旗球場等。
“我們每次更新DroneDNA時,都要處理超過2.5億幅無人機、飛機、鳥類和其他物體的各種圖像。”Dedrone的工程總監(jiān)邁克爾•戴巴拉(Michael Dyballa)說,“在過去8個月里,我們對300萬幅無人機圖像進行了注釋。”
雖然據(jù)說BlackSage和Dedrone的自動檢測系統(tǒng)在通過訓(xùn)練階段后,能夠在沒有人類協(xié)助的情況下運行,但公司的客戶仍然可以選擇讓人類置身其中,以采取積極的防御措施,例如用于截獲飛行入侵者的干擾或激光。在機場等檢測精度要求較高的場合,即便無人機檢測精度高于90%,也會出現(xiàn)虛假或錯誤認定的情況,因此保持這種謹慎至關(guān)重要。即使如此,隨著無人機數(shù)量不斷增加,人類干預(yù)能力也只能作為補充,而人工智能系統(tǒng)將需要進行不間斷的監(jiān)控。