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REDES NEURAIS E ANÁLISE DE DADOS SATELITAIS

      A alguns anos surgiu, no mercado mundial, uma importante inovação que possibilita uma grande mudança na forma como são analisados os dados inseridos nas imagens obtidas através de plataformas satelitais.

      Pesquisadores da Universidade Politécnica de Madrid, na Espanha, descobriram uma forma de colocar a inteligência artificial a serviço da análise dos gigantescos volumes de dados gerados pelo sensoriamento remoto via satélite.

      A pesquisa desenvolveu novos algoritmos de visualização e de treinamento de redes neurais auto-organizáveis para aplicação em sensoriamento remoto, gerando modelos simplificados de grandes volumes de informação multi-espectral.

Redes neurais

      Redes neurais são modelos matemáticos inspirados no funcionamento das redes neurais biológicas, presentes no cérebro e representam uma das principais vertentes da inteligência artificial.

       Elas são aplicadas em uma grande variedade de disciplinas, para resolver um espectro ainda mais variado de problemas. Um dos modelos de rede neural mais largamente utilizado atualmente é conhecido como mapa de auto-organização.

Sensoriamento remoto

      O sensoriamento remoto cuida da aquisição de informações sobre a superfície da Terra utilizando técnicas que não envolvem o contato físico com o objeto sob observação – essencialmente por meio de satélites artificiais.

      O desenvolvimento de ferramentas para analisar e processar imagens multi-espectrais (em vários comprimentos de onda) captadas por câmeras e sensores a bordo de satélites abriu o caminho para a automatização de tarefas que seriam impraticáveis de serem feitas por analistas humanos.

Modelos de redes neurais

      A rede neural auto-organizável conhecida como modelo de Kohonen tem-se mostrado como uma ferramenta útil e valiosa para a análise exploratória de dados. Mas o modelo de Kohonen não é perfeito, tendo algumas restrições, relacionadas principalmente com a arquitetura.

      Isto levou ao surgimento de novos tipos de mapas de auto-organização, como o modelo das Estruturas Celulares Crescentes (GCS: Growing Cell Structures), proposto por Bernd Fritzke. Mas o modelo GCS, mesmo em suas versões incrementadas, também não é isento de problemas, com parâmetros difíceis de configurar e sem faixas de valores bem definidas.

Modelos simplificados

      A proposta da pesquisadora Soledad Delgado Sanz consiste em um novo algoritmo de treinamento do modelo GCS que melhora a delimitação dos valores de entrada, eventualmente resolvendo o maior problema do modelo.

      A modificação do algoritmo GCS torna este modelo de rede neural mais fácil de usar para gerar modelos simplificados de grandes volumes de informações multi-espectrais normalmente associados com o campo do sensoriamento remoto.

      A nova metodologia foi testada em várias áreas importantes do sensoriamento remoto, incluindo a classificação de coberturas de solos, estimativas de variáveis físicas de áreas cobertas por água e análise do índice de validade espectral de imagens com características especiais.

BRADAR

   Dentro deste contexto, 0 Brasil também iniciou, a algum tempo, o estudo e desenvolvimento desta técnica, através da empresa BRADAR, empresa do Grupo Embraer, que possui entre seus objetivos oferecer soluções integradas de sensoriamento remoto e radares terrestres.

     Especializada no desenvolvimento e produção de radares, oferecendo produtos para vigilância aérea e terrestre, além de soluções para sensoriamento remoto, a BRADAR conta com tecnologia diferenciada para o monitoramento e detecção de alvos relevantes. O radar aerotransportado da BRADAR opera nas bandas X e P, o que garante a coleta de dados independente de condições meteorológicas ou de iluminação, inclusive, coletando dados abaixo da copa das árvores. Essa característica, associada à geometria das imagens, sempre idênticas, permite comparar as diferentes imagens de forma automatizada, identificando os alvos de forma rápida e precisa.

      Além das imagens coletadas, o monitoramento identifica as mudanças sofridas no local, baseado na técnica de rede neural, ou seja, utilizando classificadores automáticos de mudanças por inteligência artificial. Esse classificador é “treinado” a cada imagem coletada, podendo identificar centenas de mudanças, como por exemplo, danos ambientais, desmatamentos e ocupações irregulares, em poucas horas de análise.

    Nos últimos quatro anos, a empresa fortaleceu sua capacitação tecnológica com estratégias para buscar parcerias, novos contratos e projetos que elevaram, definitivamente, a BRADAR ao posto de empresa estratégica para o governo brasileiro. Ao longo desse período, a BRADAR já desenvolveu e entregou os radares SABER M-60 e SENTIR M-20, ambos em operação nas Forças Armadas brasileiras.

      Certificada pelo governo como EED (Empresa Estratégica de Defesa), a BRADAR é hoje a mais qualificada em sua área de atuação e dá um novo passo em parceria com a Visiona, empresa que também integra o Grupo Embraer, e passa a oferecer também soluções com radares satelitais e ópticos, atendendo a uma demanda crescente de mercado.

Operações Militares

     Além do que já foi exposto acima, o desenvolvimento das técnicas de sensoriamento remoto envolvendo redes neurais, podem revolucionar os métodos atuais de identificação e acompanhamento de alvos, em Operações Militares. Isto pode ser alcançado, tanto através ao desenvolvimento de novas tecnologias, voltadas para este fim, como através do estudo aprofundado e aprimoramento da doutrina vigente, ou seja, com emprego pesado deste tipo de técnica.

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EXTREMISMO E TERRORISMO

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      Dentre as maiores dificuldades enfrentadas pelas sociedades civilizadas modernas, estão o recrudescimento das ações de intolerância étnica e religiosa, que através de ações coordenas ou não, e com o recrutamento de indivíduos simpatizantes em todo o mundo, vem ganhando vulto, através do ”extremismo” religioso, ou ainda de forma mais enfática, com o chamado ”terrorismo”.

Não há uma definição de terrorismo que seja aceita por toda a comunidade internacional. Há diversas acepções, que variam conforme o propósito das ações e o entendimento sobre o tema. Em comum, esses conceitos apresentam o uso da violência com motivação política, que os difere das ações unicamente criminosas, motivadas por lucro ou por desvios de comportamento (RAMOS JR, 2003).

Considerando-se que o objetivo do terrorismo é provocar pânico, sua vítima preferencial não é a vítima tática, aquela que perde a vida no atentado, por uma questão inequívoca: os mortos não temem. As vítimas buscadas pelo terrorismo são, portanto, aquelas que sobrevivem e se sentem indefesas ante a vontade do terrorista. O fundamento do terror, portanto, não é morte ou aniquilamento, mas a sensação de vulnerabilidade, impotência e desamparo ante o atentado (SAINT-PIERRE, 2005).

O combate ao terrorismo possui duas grandes vertentes: o antiterrorismo e o contraterrorismo. O antiterrorismo compreende medidas eminentemente defensivas, que objetivam a redução das vulnerabilidades aos atentados. O contraterrorismo abrange medidas ofensivas, tendo como alvo os diversos grupos identificados, a fim de prevenir, dissuadir, ou retaliar seus atos (PINHEIRO, 2004).

Neste contexto, já há algum tempo o emprego das Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARP) ou UAV, vem sendo amplamente difundido, tanto em ações de reconhecimento de alvos como em ações de ataque a células terroristas.

Podemos inserir ainda, dentro do emprego das plataformas orbitais e sub-orbitais, seja em reconhecimento ou ataque, o aumento exponencial da relevância no emprego da análise de Geointeligência e o processamento digital de imagens, com os mais diversos objetivos, como: busca pela descoberta do ”modus operandi” ; busca pela antecipação de novos atentados ou eventos futuros de maior magnitude; realização de identificação e localização de alvos; confecção de reproduções de ambientes em três dimensões, para fins de treinamento de equipes táticas; acompanhamento de ”alvos” em movimento; entre outras.

Pode-se concluir com isso que, de uma forma geral, o emprego da análise de Geointeligência e da inteligência de imagens, para fins de planejamento e acompanhamento das atividades de antiterror ou contraterror, vem contribuindo sobremaneira na luta contra o extremismo, bem como, vem tornando cada vez mais eficazes as ações militares correlatas.

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