Mỹ sử dụng trí tuệ nhân tạo để giám sát biên giới

Hệ thống giám sát dựa trên việc sử dụng trí tuệ nhân tạo này có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và đưa ra phản ứng ngay lập tức.

Trao đổi với báo giới, Giáo sư Young-Jun Son đến từ Đại học Arizona (Mỹ), phụ trách dự án trên, cho biết: "Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng một hệ thống để có thể triển khai các nguồn lực tuần tra biên giới một cách hiệu quả và an toàn nhất".

Với khoản tài trợ trị giá 750.000 USD trong 3 năm từ Văn phòng Nghiên cứu Khoa học Không quân Mỹ, đội ngũ nghiên cứu của Giáo sư Young-Jun Son đã tập trung xây dựng một hệ thống giám sát tổng hợp và độc lập để theo dõi các phương tiện trên không và dưới mặt đất.

Thông qua việc tích hợp các công nghệ giám sát khác nhau, hệ thống này giúp mang lại cho chính phủ liên bang, đặc biệt là Đơn vị Bảo vệ biên giới và Hải quan thuộc Bộ An ninh Nội địa, bức tranh rõ ràng hơn về các hoạt động biên giới, từ đó có thể đưa ra các phản ứng phối hợp tốt hơn và kịp thời hơn.

Cụ thể, bằng cách sử dụng các dữ liệu địa lý từ biên giới của Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Mỹ (NASA), các nhà nghiên cứu đã phát triển hàng trăm thuật toán để mô phỏng và dự đoán cách thức mà các nhóm người có thể di chuyển khi đi trên địa hình khác nhau và trong các điều kiện thời tiết khác nhau.

Họ cũng sử dụng các dữ liệu của mình để hiểu rõ hơn về hành vi của đám đông, từ đó tinh chỉnh các thuật toán để đưa ra dự đoán chính xác hơn và theo dõi sự di chuyển của đám đông.

Từ năm 2005, Bộ An ninh Nội địa Mỹ đã triển khai các máy bay không người lái (UAV) được trang bị camera và radar để giám sát biên giới. Với việc bay ở độ cao hơn 30m, các UAV có thể giám sát các khu đất rộng và nhanh chóng phát hiện các hoạt động mà các thiết bị cảm biến mặt đất cố định hoặc di động có thể bỏ qua, đặc biệt là ở các khu vực hẻo lánh hay các khu vực đồi núi.

Trong các nhiệm vụ tuần tra, nhiệm vụ chính của các phương tiện không người lái là phát hiện và tìm kiếm vị trí của các mục tiêu ngay lập tức. Tuy nhiên, hoạt động này cũng gặp nhiều khó khăn, bởi trong một số trường hợp, các phương tiện và mục tiêu trong diện theo dõi có thể đều đang di chuyển./.