Detectar objetos desde el espacio es fácil. Este desafío es más difícil

Detectar objetos desde el espacio es fácil.  Este desafío es más difícil

La escena se abre en una costa, tomada desde arriba. Muy por encima. Basado en el relativo vacío de la arena, podría estar en casi cualquier lugar con una playa. Pero pronto, en la esquina izquierda de la pantalla, aparecen palabras que le informan que esto es Dubai, en los Emiratos Árabes Unidos. Pero no es el Dubái que conoces hoy. Es el Dubái de 1984, cuando tenía una población menor que la de Tampa, Florida.

En la pantalla, el tiempo fluye rápido. El video es una compilación de lapso de tiempo de imágenes satelitales, imágenes de esta ciudad moderna tomadas desde cientos de millas de altura. Antes de que te des cuenta, es 2003. Ha aparecido una isla artificial con forma de palmera. Para 2007, hay otra isla, también con forma de árbol que crece en islas. La playa ahora parece estar lejos de estar en blanco: los edificios y las carreteras han generado más edificios y carreteras. Para 2020, la costa y el terreno circundante se habrán transformado por completo después de que surgieran los llamativos proyectos de construcción por los que la ciudad es famosa. La población ahora es más de 10 veces mayor que cuando comenzó el proyecto de lapso de tiempo.

Este video fue una forma de mostrar los cambios a largo plazo que puede ver con los datos en Google Earth. Este registro de lapso de tiempo de la evolución sintética de 38 años de Dubái se basó en tomas de archivo tomadas de un solo lugar durante un período en el que se estaba llevando a cabo una construcción a gran escala. En las imágenes satelitales, la retrospectiva es fácil.

Pero, ¿qué pasa con la detección automática de grandes proyectos de construcción? como están sucediendo, en cualquier parte de la Tierra, sin saber cuándo o dónde podría aparecer ese rascacielos o esa base militar reluciente? Eso es… menos que fácil. Y es el trabajo que una agencia de I+D de la comunidad de inteligencia llamada Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA) está tratando de dar un paso de gigante a través de un programa denominado Smart.

Smart significa Técnica de reconocimiento automatizado de máquinas basadas en el espacio, y su objetivo es «armonizar» los datos de muchos tipos de satélites de observación de la Tierra y luego encargar al software que busque signos de cambio, naturales o creados por el hombre. Todos, desde las agencias de espionaje hasta los científicos del clima, las compañías de seguros y los bomberos forestales, quieren usar esas imágenes para comprender lo que está sucediendo en la Tierra. Pero hay más datos satelitales de los que los analistas humanos pueden rastrear. Automatizar al menos parte del análisis aprovecha los terabytes (y terabytes) que existen y elimina el tedio para que las personas puedan concentrarse en la interpretación.

El enfoque inicial del programa es identificar y monitorear construcciones pesadas porque en lugar de simplemente identificar objetos individuales desde arriba, detectar un sitio de construcción requiere identificar muchos los objetos y el terreno cambian con el tiempo y deducen un patrón a partir de ellos. “Mucho de lo que vemos hoy en día es ‘¿Puedo encontrar un objeto en particular?’”, dice Jack Cooper, el administrador del programa. “Y Smart está tratando de descubrir qué significan todos esos objetos, juntos”.

La construcción es un banco de pruebas sensato para este tipo de análisis. Su apariencia varía, ya sea en la jungla o en la playa, y ya sea para un conjunto de silos de misiles o un montón de McMansions. Pasa por fases y ocurre a lo largo de años. Y ningún indicador por sí solo es un regalo muerto.

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