NRO ຕ້ອງ​ການ​ນຳ​ໃຊ້​ປັນຍາ​ປະດິດ ​ແລະ ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຂອງ​ເຄື່ອງ​ຈັກ ​ເພື່ອ​ຈັດ​ຕັ້ງ​ປະຕິບັດ​ງານ​ຂອງ​ດາວ​ທຽມ​ຮູບ​ພາບ ​ແລະ ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ​ໃນ​ວົງ​ໂຄຈອນ.

RESTON, Va. — ຫ້ອງ​ການ​ກວດ​ສອບ​ແຫ່ງ​ຊາດ​ສືບ​ຕໍ່​ຢືມ​ໜ້າ​ເວັບ​ຈາກ​ປຶ້ມ​ຫຼິ້ນ​ຂອງ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກຳ​ອະ​ວະ​ກາດ ຍ້ອນ​ວ່າ​ມັນ​ຊອກ​ຫາ​ການ​ເລັ່ງ​ການ​ນຳ​ໃຊ້​ດາວ​ທຽມ​ສອດ​ແນມ, ຜູ້​ອຳ​ນວຍ​ການ​ອົງ​ການ Chris Scolese ກ່າວ​ວ່າ ເດືອນ​ພະ​ຈິກ. ວັນທີ 15.

“ພວກເຮົາເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງຈິງຈັງກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະກ້າວໄປໄວໃນທຸກສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຮັດ,” Scolese ກ່າວຕໍ່ຜູ້ບໍລິຫານຂະຫນາດໃຫຍ່ຢູ່ໃນກິດຈະກໍາອາຫານຄ່ຳຂອງ Intelligence and National Security Alliance.

NRO ອອກແບບ, ກໍ່ສ້າງ ແລະປະຕິບັດການດາວທຽມສອດແນມຂອງປະເທດ.

ທ່ານ Scolese ກ່າວວ່າ NRO ໃນມື້ນີ້ສາມາດເອົາດາວທຽມຈາກກະດານແຕ້ມຮູບໄປຫາແຜ່ນເປີດຕົວໃນເວລາຫນ້ອຍກວ່າສາມປີ. ມັນ​ຈະ​ສົ່ງ​ດາວ​ທຽມ​ຂຶ້ນ​ສູ່​ລູກ​ສອນ​ໄຟ​ທາງ​ການ​ຄ້າ​ຫຼາຍ​ໜ່ວຍ​ຢູ່​ໃນ ພວກ​ເຮົາ ແລະ ຕ່າງປະເທດ.

ນະວັດຕະກໍາອັນຕໍ່ໄປທີ່ອົງການດັ່ງກ່າວໄດ້ຕັ້ງເປົ້າໝາຍໄວ້ຄືການໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອປະຕິບັດໜ້າທີ່ຂອງດາວທຽມຖ່າຍຮູບ ແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນວົງໂຄຈອນ.

ຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ເທິງດາວທຽມແທນທີ່ຈະສົ່ງມັນກັບຄືນສູ່ໂລກແມ່ນເປັນ ຄວາມສາມາດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ ໃນອຸດສາຫະກໍາຮູບພາບພູມສັນຖານທີ່ Scolese ກ່າວວ່າອາດຈະເປັນຕົວປ່ຽນແປງເກມແລະຕ້ອງການໃຫ້ NRO ປະກອບເຂົ້າໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາດາວທຽມຂອງຕົນ.

Scolese ກ່າວວ່າ NRO ຍັງຊອກຫາການນໍາໃຊ້ມັນ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສັ່ງການດາວທຽມແລະຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາຕໍ່ການຮ້ອງຂໍພາລະກິດ, ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກໍາລັງຕິດຕາມໂດຍ ກອງທັບອາກາດສະຫະລັດ ແລະ ອົງການໂຄງການຄົ້ນຄວ້າຂັ້ນສູງດ້ານປ້ອງກັນຊາດ.

ໃນການສົນທະນາ fireside ກັບອະດີດຜູ້ອໍານວຍການອົງການ Geospatial-Intelligence ແຫ່ງຊາດ Letitia Long, Scolese ກ່າວວ່າ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຈຸດສໍາຄັນທີ່ລາວສາມາດນໍາໃຊ້ການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກພາກເອກະຊົນໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ອົງການສືບລັບຂອງສະຫະລັດມີຄວາມຊໍານານຫຼາຍໃນການດາວໂຫຼດຮູບພາບຈາກດາວທຽມແລະການວິເຄາະມັນຢູ່ໃນລະບົບຄອມພິວເຕີ້ຟັງ. “ສິ່ງທ້າທາຍໃນປັດຈຸບັນແມ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານັ້ນໄປສູ່ອາວະກາດທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດການຮັບຮູ້ຄຸນສົມບັດອັດຕະໂນມັດແລະການຮັບຮູ້ເປົ້າຫມາຍອັດຕະໂນມັດ,” Scolese ເວົ້າ.

ການວິເຄາະໃນອາວະກາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ NRO ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນທາງປັນຍາທີ່ສໍາຄັນໃຫ້ແກ່ຜູ້ໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນ “ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ລົງມາພຽງແຕ່ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການ,” ລາວເວົ້າ. ແລະແນ່ນອນ, ການຄິດຫາສິ່ງທີ່ຕ້ອງການແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ພວກເຮົາເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຄູ່ຮ່ວມງານຂອງພວກເຮົາເພື່ອຄິດອອກໃນຂະນະທີ່ທ່ານຍ້າຍສິ່ງນັ້ນໄປສູ່ອາວະກາດ.

ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຫນ່ວຍງານທະຫານຢູ່ໃນພາກສະຫນາມຕ້ອງການຮູບພາບໃນພື້ນທີ່ສະເພາະຂອງໂລກ, AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດທັນທີວ່າດາວທຽມໃດຢູ່ເຫນືອພື້ນທີ່ເປົ້າຫມາຍແລະວ່າດາວທຽມມີເຊັນເຊີປະເພດທີ່ເຫມາະສົມ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູບພາບຂອງ Kherson [Ukraine]ຖ້າມັນມີເມກ, ມັນຕ້ອງເປັນ radar … ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຈະໃຊ້ AI ແລະ ML ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ, “Scolese ເວົ້າ.

ທ່ານກ່າວຕື່ມວ່າ “ພວກເຮົາຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອໃນເລື່ອງນີ້.” “ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບັນຫາທີ່ຍາກ, ແລະມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງໃນແນວຄິດຂອງພວກເຮົາ.”

Categories: AiHome

0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published. Required fields are marked *