A medida que Estados Unidos expande las tecnologías de vigilancia en, por encima y por debajo de su frontera de 1,900 millas de largo con México, operarlas efectivamente se vuelve más desafiante.
Los ingenieros de sistemas e industriales de la Universidad de Arizona están construyendo un marco para la vigilancia de fronteras que utiliza inteligencia artificial, basada en simulaciones de computadora realistas, para integrar datos de diferentes fuentes y responder en tiempo real.
"Nuestro objetivo es diseñar un sistema para desplegar de manera más efectiva, eficiente y segura los recursos de la patrulla fronteriza", dijo Young-Jun Son, profesor y jefe del Departamento de Sistemas e Ingeniería Industrial de la UA e investigador principal del proyecto.
Con algunos vehículos aéreos no tripulados en la frontera a partir de $ 18 millones cada uno, su desempeño tiene implicaciones para los contribuyentes, así como para la seguridad nacional.
Financiamiento de la Fuerza Aérea para una vigilancia más centrada
Son recibió una subvención de $ 750,000 por tres años de la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea para construir un sistema de vigilancia integrado y autónomo para vehículos terrestres y aéreos que monitorean la frontera sur de la nación. El proyecto comenzó en marzo de 2017 y continúa su AFOSR anterioradjudicación de casi la misma cantidad por trabajo en esta área.
Young-Jun Son y su co-investigador principal, profesor asociado de sistemas e ingeniería industrial de la UA, Jian Liu, se especializan en ayudar a los fabricantes a implementar sistemas de producción inteligentes, con la experiencia principal de Son en modelado y simulación por computadora, y Liu en estadísticas y análisis de datos.
Con los fondos de la Fuerza Aérea, los investigadores están aplicando estas habilidades para ayudar al gobierno federal, en última instancia, a la unidad de Aduanas y Protección Fronteriza del Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. A obtener una imagen más clara de las actividades fronterizas para respuestas más rápidas y mejor coordinadas.
Seguridad Nacional ha utilizado vehículos aéreos no tripulados equipados con cámaras y radares para la vigilancia fronteriza desde 2005. Volando a altitudes de 100 pies y mucho más, los UAV o drones pueden cubrir amplias extensiones de tierra y detectar rápidamente actividades que podrían perdersepor sensores de tierra fijos o móviles, particularmente en áreas remotas o montañosas.
Los vehículos terrestres tienen sus propias ventajas. Sus sensores detectan mejor los objetos en días nublados o debajo de los árboles y producen imágenes de mayor calidad para identificar mejor objetos individuales o personas.
El desafío para los investigadores de la UA es elegir la combinación correcta de vehículos aéreos y terrestres, dados los diferentes terrenos y condiciones climáticas, y activarlos en el momento justo.
"Una tarea importante de los vehículos no tripulados en misiones de patrulla es detectar y encontrar las ubicaciones de sus objetivos en tiempo real", dijo la colaboradora de investigación Sara Minaeian, candidata a doctorado de la UA en sistemas e ingeniería industrial. "Esto puede ser un desafío por muchas razones: por ejemplo, los vehículos y objetivos de vigilancia se mueven todos, y la naturaleza desigual del paisaje puede alterar la apariencia de los objetivos "
En un documento con Liu e Hijo publicado en la edición de julio de 2016 de "IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems", describe sus novedosos algoritmos de detección de movimiento y geolocalización para permitir que vehículos aéreos y terrestres trabajen enequipos para localizar objetivos con precisión y decidir cómo responder.
Los investigadores también han estado analizando y probando diferentes tecnologías de redes inalámbricas para que los drones se comuniquen y cooperen a distancias variadas.
Ley de equilibrio
Establecer cuándo y dónde enviar vehículos aéreos no tripulados versus personal a pie o en camiones es un acto de equilibrio delicado. Los factores a considerar incluyen el consumo de combustible a diferentes altitudes, accesibilidad, condiciones climáticas y si los sujetos pueden estar armados.
"Una vez que hayamos detectado, localizado e identificado nuestros objetivos de interés, debemos decidir qué vehículos desplegar, y cuántos de cada uno, para cumplir mejor los objetivos al considerar las compensaciones de rendimiento, costo y seguridad", dijo Son.
"Por ejemplo, para rastrear a un grupo de personas que se mueven en áreas montañosas bajo un cielo azul claro, la solución óptima podría ser desplegar seis UAV y dos camiones conducidos por agentes de la patrulla fronteriza; mientras que para monitorear a un grupo del mismo tamaño que viaja enun área urbana en un día nublado, dos UAV y seis vehículos de patrulla terrestre podrían ser más efectivos "
El equipo de Son también agregará aerostatos, cada vez más utilizados para rastrear aviones no tripulados de bajo tráfico de narcotraficantes e interceptar a los traficantes, en sus simulaciones AFOSR.
El factor humano
Utilizando los datos geográficos de la NASA desde la frontera, los investigadores de la UA han escrito cientos de algoritmos para simular y predecir cómo se pueden mover grupos de personas cuando viajan por desiertos y montañas planas, áreas deshabitadas y ciudades, en condiciones secas, polvorientas o durante los monzones.
Si bien los investigadores de la UA no están haciendo pruebas de campo en la frontera entre Estados Unidos y México, están llevando a cabo experimentos fuera del laboratorio. Tienen dos drones quadcopter, uno comprado y el otro construido con piezas listas para usar, y un vehículo terrestreparecido a un automóvil de juguete. Todos están controlados a distancia y llevan una variedad de sensores.
En los experimentos de esta primavera, los investigadores usaron un avión no tripulado aéreo en el exterior del Centro Comercial UA y dentro del Centro Memorial de la Unión de Estudiantes para rastrear a 10 estudiantes voluntarios que caminan en un grupo antes de dispersarse al azar. También desplegaron su vehículo terrestre no tripulado para identificar personas individuales ysirvió como punto de referencia móvil para evitar que el UAV pierda de vista a sus sujetos.
Los investigadores están utilizando sus datos experimentales para comprender mejor los diversos comportamientos de la multitud, como reunir y dividir, y refinar sus algoritmos para predecir y rastrear con mayor precisión los movimientos de la multitud. A partir de experimentos con algunos drones y estudiantes, los investigadores están ampliandosus modelos de simulación involucran a cientos de drones y miles de personas.
"Creemos que al integrar múltiples tecnologías de vigilancia, podemos superar sus capacidades individuales", dijo Son. "En nuestro sistema integrado, la suma es mayor que sus partes".
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Materiales proporcionado por Facultad de Ingeniería de la Universidad de Arizona . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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