Wie die KI eines Mannes einen chinesischen Spionageballon quer durch die USA verfolgte

früher in diesem Monat, Der Unternehmer Corey Jaskolski zückte einen Stift und zeichnete nach bestem Wissen und Gewissen, wie ein von einem US-Flugzeug aus dem All abgeworfener Beobachtungsballon ausgesehen hätte. Dann fütterte er das Diagramm und eine »Sammlung« aktueller Satellitenbilder des Bereichs, in dem der Ballon übertragen worden war, an Algorithmen, die von Synthetatics Foto- und Videodetektionsfirma entwickelt worden waren, und wartete.

Innerhalb von zwei Minuten, sagt er, fanden Algorithmen den 200-Fuß-Ballon vor der Küste von South Carolina. “Ich konnte es nicht glauben”, sagt Jaskolski. Und seine Frau konnte nicht, als er ihr aufgeregt seine Ergebnisse zeigte. Aber als er die Höhe des Ballons auf dem Foto schätzte, betrug sie etwa 57.000 Fuß – was der Höhe entsprach, die ein US-Spionageflugzeug für den Ballon festgestellt hatte – und Social-Media-Szenen 20 Minuten vor der Aufnahme des Fotos schienen zu bestätigen, dass er ihn gefunden hatte .

Jaskolski durchforstete Windmodelle und Social-Media-Szenen, um seinen Software-Feed namens RAIC (Automatic Rapid Image Classification) zu befeuern, und grub neue Schwaden von Satellitendaten von Planet Labs aus. Das Tool wurde entwickelt, um es zu ermöglichen, große Sammlungen von Bildern anhand eines einzelnen Bildbeispiels nach interessanten Objekten zu durchsuchen.

„Wir haben einen ziemlich großen Bogen durch Zeit und Raum gezogen und angefangen, danach zu suchen“, sagt Jaskolski. Nachdem der Ballon einmal gefunden wurde, kann die Synthetiatic-Software mit einem echten Foto des Ballons trainiert werden, um ihre Suche weiter zu lenken.

In den nächsten Tagen arbeitete Jaskolski an RAIC. Das Unternehmen hat seitdem sechs Sichtungen des Ballons (fünf wurden bestätigt und eine wird noch untersucht) auf seinen Satellitenbildern gesammelt und Winddaten verwendet, um abzuschätzen, wie er sich zwischen diesen Punkten bewegte. „Wir könnten einen ein Kilometer breiten Pfad durch die gesamten Vereinigten Staaten ziehen und einfach dem Ballon folgen“, sagt er. „Wir haben einen Weg von dort, wo es aus Kanada eingedrungen ist, bis nach South Carolina, wo es herausgekommen ist, mit sechs Punkten entlang dieses Bogens.“

Jaskolskis stratosphärische Schnitzeljagd ist zwar dank cleverer Software möglich, erfordert aber auch menschliches Spezialwissen. Seine anfängliche Skizze des Rovers sah eher aus wie ein vielfarbiger Schneemann – gestapelte rote, grüne und blaue Kreise. Das Ziel bestand darin, die Art und Weise zu simulieren, wie Satelliten im Allgemeinen verschiedene Lichtwellenlängen mit separaten Sensoren erfassen, die nicht immer zeitlich synchronisiert sind, wodurch mehrere, unzusammenhängende Ansichten von Objekten erstellt werden. Es wirft falsche Positive.

Satellitenbilder zeigen den Beobachtungsballon, der kürzlich die Vereinigten Staaten passiert hat, bevor er diesen Monat abgeschossen wurde.

Video: Syntax

In der Lage zu sein, die Flugbahn eines Überwachungsballons mit solcher Klarheit zu zeichnen, könnte ein Wendepunkt für die nationale Sicherheit sein, sagt Arthur Holland Michel, Senior Fellow am Carnegie Council und Autor eines Buches über Drohnen und Überwachung. „Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Satellitenbildern ist zweifellos eine sehr leistungsfähige Überwachungs-, Spionage- und Spionageabwehrtechnologie“, sagt er.

Holland Michell weist auch darauf hin, dass Satellitenbilder und künstliche Intelligenz ihre Grenzen haben. Die Art und Weise, wie Synthetatic den Ballon zunächst anhand einer Zeichnung gefunden hat, kann zu Fehlalarmen führen, wenn es sich bei dem interessierenden Thema um etwas Komplexeres oder weniger öffentlich Dokumentiertes handelt, wie z. B. einen Panzer. „Von oben sieht es oft ein bisschen komisch und ungewohnt aus“, sagt er.

„Es gibt zweifellos Potenzial“, sagt Holland Michel, „aber es ist leicht, sich diese Kombination aus Satelliten und künstlicher Intelligenz als eine allsehende Fähigkeit vorzustellen, die alles enthüllen wird.“ Es ist in bestimmten Situationen nützlich, wie ein Ballon, sagt er, aber wahrscheinlich nicht in allen Szenarien.

Jaskolski erkennt dies an – aber er betrachtet das Projekt auch als Beispiel dafür, wie menschliches Fachwissen und harte Arbeit durch KI genutzt werden können. „Diese Mensch-Maschine-Kollaboration ist meine Vorstellung davon, wie KI heute funktioniert“, sagt er. “Und es ist sicherlich die Art und Weise, wie wir unsere Produkte herstellen.” Das Tool wird derzeit für humanitäre Zwecke eingesetzt, unter anderem vom Welternährungsprogramm der Vereinten Nationen, um Flutopfer zu finden.

Die Luftschiffjagd endete nicht nur, weil Jaskolski es geschafft hatte, sie quer durch die Vereinigten Staaten zu verfolgen. Er sagt, der Prozess sei „ressourcenintensiv“, weil die Software nicht perfekt sei und viele potenzielle Szenen hervorbringe, die die Leute reduzieren sollten. „Aber das wollen wir im Auge behalten“, sagt er. “Ob wir nach China zurückkehren oder nicht, wir haben das Gefühl, zumindest ein technisches Problem gelöst zu haben. Wir wären verrückt, es nicht zu versuchen.”

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