Microsoft destaca proyecto de identificación de objetivos para UAV con IA del Ejército de Chile
EDICIÓN
| INFODRON | INFOESPACIAL | MUNDOMILITAR | TV
Tierra >

Microsoft destaca proyecto de identificación de objetivos para UAV con IA del Ejército de Chile

La solución emplea técnicas convencionales de visión computacional, en la detección de contornos y anomalías ópticas, además de Deep Learning
IA en identificación de objetivos en imágenes capturadas por UAV Spylite Imagen EYD Chile
Imagen del simulador de dron Bluebird Spylite. Foto: EY Chile
|

EY Chile fue reconocida como finalista a nivel mundial y ganadora para la región de Latinoamérica en la categoría de Defensa e Inteligencia en la premiación anual de socios de Microsoft por un proyecto en el que usó Inteligencia Artificial (IA) en el Ejército de Chile para la identificación de objetivos en imágenes capturadas por un vehículo aéreo no tripulado (UAV).

La empresa obtuvo esta distinción por demostrar su excelencia en la innovación e implementación de soluciones para clientes basadas en las herramientas de la compañía tecnológica estadounidense.

El Ejército de Chile, a través del Centro de Modelación y Simulación (Cemse), actual Centro de Investigación e Innovacion Tecnológica (CIITEC), desarrolló un prototipo virtual de un modelo de UAV para entrenamiento de operadores.

Nuevas capacidades

El Ejército y EY Chile se asociaron para trabajar en un proyecto de innovación y colaboración, que busca incorporar capacidades de IA a algunos de sus desafíos existentes en logística, defensa cibernética, procesamiento de modelos digitales de terrenos e imágenes satelitales, labores de rescate o navegación semiautónoma.

Según la empresa, en primera instancia se abordó el desafío de asistencia a la identificación de objetivos en imágenes capturadas por un dron en un ambiente de simulación, lo que permitió poder generar datos sintéticos sobre un gran número de situaciones y variados tipos de terreno, ajustando las condiciones climáticas y de visibilidad, para robustecer los modelos generados.

En su desarrollo se ejecutaron dos caminos paralelos, uno basado en las técnicas convencionales de visión computacional, en la detección de contornos y anomalías ópticas; y otro fundado en aprendizaje profundo o Deep Learning, rama de la Inteligencia Artificial que busca dotar con inteligencia y capacidad de aprender a equipos de cómputo, en base a un proceso que emula el aprendizaje humano.

La solución de EY Chile utiliza como plataforma Microsoft Azure que es alimentado con distintas imágenes de objetos de interés, a modo de ejemplo, desde los cuales sea posible encontrar generalidades que permitan, una vez aprendida la lección, clasificar imágenes nuevas y decidir si corresponde a alguna de las categorías conocidas por el sistema.

Trabajo colaborativo

Patricio Cofre, socio de consultoría de EY Chile, señaló que "algunos de los desafíos que encontramos en este caso tenían que ver con la capacidad de identificar objetos de sólo unos pocos pixeles dentro de imagen de varios millones de pixeles, para lo cual la astronomía ya cuenta con un set de técnicas muy maduras, así como otras de vanguardia que hemos tenido la oportunidad de transferir para este caso de uso”.

El mayor Sebastián Aguirre, líder de este proyecto, destacó la posibilidad de ejecutar este tipo de trabajos colaborativos: “Es fundamental la integración de esfuerzos con profesionales de renombre, lo que amplía exponencialmente las opciones de solución al conformar equipos multidisciplinarios que, de manera ágil, responsable y técnicamente preparados, enfrentan distintos desafíos para cumplir con un objetivo definido y, con ello, solucionar la problemática existente. Todo lo anterior permite, de manera activa y dinámica, generar innovaciones tecnológicas de acuerdo con altos estándares mundiales”.

Aguirre indicó que “equipos multidisciplinarios, auto-organizados e incluso autogestionados permiten contribuir, creativa y eficientemente, a pasar de un problema a una solución, con posibilidad de entregar una función específica de acuerdo con los distintos casos de uso, como en esta oportunidad: Inteligencia Artificial para la búsqueda y rescate, protección de fronteras, combate del narcotráfico o lo que se requiera tanto en el ámbito de defensa, como civil en el futuro".

El oficial explicó que bajo esta modalidad cooperativa "se logró obtener un prototipo que permite hacer una inspección exhaustiva en tiempo real de decenas de imágenes por segundo, con capacidades de procesamiento que superan la habilidad humana y, al mismo tiempo, con una admirable precisión, llegando a unos pocos pixeles gracias a la combinación de múltiples técnicas de visión por computadora".

Aguirre manifestó que “este tipo de modalidad y trabajo aportan valor a nuestro país y demuestran la importancia y fuerza que tiene concentrar capacidades humanas y tecnológicas del mundo civil y militar para lograr diseñar y construir elementos de alto impacto, siendo un verdadero modelo por seguir. No hay que olvidar que desde el sector defensa, a lo largo de la historia, se ha creado gran cantidad de tecnología e innovación, la que posteriormente ha servido de insumo para la elaboración de distintas herramientas destinadas a satisfacer diversas necesidades de todos los ciudadanos”.



Los comentarios deberán atenerse a las normas de participación. Su incumplimiento podrá ser motivo de expulsión.

Recomendamos


Lo más visto