Исследовательская программа секретных служб США LocUS хочет автоматически определять местоположение по видео, фотографиям и аудиоматериалам — без метаданных и распознавания лиц.
Подразделение перспективных исследовательских проектов разведки (Iarpa), исследовательское агентство разведки США, разрабатывает систему, которая будет автоматически определять точное местоположение видео, изображений и аудиозаписей — даже если все встроенные данные о местоположении были удалены. Программа называется LocUS (Location using Sound) и была незаметно выпущена около пяти месяцев назад, сообщает новостной портал. Подведение итогов сообщил.
Подробности читайте после объявления
Цель амбициозна: 90 процентов всех прогнозов должны находиться в пределах 250 метров от фактического места записи. Если система осуществляет поиск на территории размером с континент, определяемой как территория диаметром около 2500 километров, это займет менее пяти минут. Он должен работать полностью автономно, без участия людей-аналитиков.
Больше, чем распознаватель изображений
LocUS выходит далеко за рамки известных подходов к геолокации изображений. Система должна сочетать визуальную и акустическую информацию, такую как уличный шум, акустика помещения или другой окружающий шум, который может дать географические подсказки, даже если не слышно никакой полезной речи. Системы, которые полагаются исключительно на сравнение изображений или человеческий язык, категорически исключены из Iarpa.
В качестве сравнения сам Ярпа приводит популярную онлайн-игру GeoGuessr, в которой пользователи угадывают локации на основе изображений Google Street View. Опытные игроки обращают внимание на растительность, дорожную разметку, архитектуру и опоры ЛЭП. LocUS призван поднять этот принцип на уровень интеллекта — а также уметь справляться с некачественным материалом: размытое видео, записи низкого разрешения или некачественный звук не должны быть препятствием.
Власти также отдают предпочтение системам, которые могут объяснить свои выводы понятным языком – например, указав, какие архитектурные детали или какой фоновый шум говорят за или против определенного места. Это позволяет аналитикам самостоятельно оценить качество прогноза.
Подробности читайте после объявления
Использование в ситуациях торговли людьми и заложников.
Iarpa называет конкретные оперативные сценарии: система призвана помочь найти заложников, определить места, связанные с торговлей людьми, и отследить видео, размещенные в Интернете враждебными субъектами.
«LocUS значительно улучшит возможности геолокации спецслужб, помимо методов визуализации, тем самым увеличивая объем контента, который можно точно определить», — пишет Ярпа в обзоре программы.
База данных TraffickCam также играет важную роль в этом контексте. Приложение, совместно разработанное Эбби Стилиану, профессором информатики из Университета Сент-Луиса, позволяет путешественникам загружать фотографии гостиничных номеров, которые затем можно использовать в расследованиях торговли людьми.
По словам Стилиану, приложение скачали более 250 000 пользователей и каждый день получают сотни новых изображений. Вместе с изображениями, собранными из Интернета, база данных теперь включает более 15 миллионов фотографий отелей и арендуемой недвижимости по всему миру. Стилиану выразил заинтересованность Iarpa в участии в программе LocUS.
Технические препятствия в неизвестных местах
Одной из центральных проблем является возможность обобщения таких систем. Модели геолокации искусственного интеллекта часто хорошо распознают местоположения по обучающим данным, но терпят неудачу в незнакомых местах, особенно в помещениях, где гостиничные номера, офисы и дома могут выглядеть почти одинаково по всему миру.
Доктор Сяомин Лю, специалист по распознаванию изображений из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл, описывает проблему: Подведение итогов например: «У вас могут быть данные обучения по каждому штату США, но как насчет каждого округа внутри штата или каждого города внутри округа? Насколько хорошо мы сможем справиться с этим, окажет большое влияние на обобщаемость нашего решения».
Чтобы конкретно протестировать эти уязвимости, 15-месячная программа предусматривает пять независимых раундов тестирования — примерно один раз в три месяца. Системы сталкиваются с ранее невиданным материалом, который власти хранят в изолированных наборах данных. Распознавание лиц, распознавание голоса и другие биометрические методы категорически исключены.
Вероятно, программа уже запущена
Аарон Лукас, заместитель директора национальной разведки, заявил на открытии LocUS и четырех других программ в апреле: «Эти исследовательские программы помогут создать возможности, которые напрямую применимы к оперативным потребностям, путем преодоления технического разрыва между новыми решениями и успешным применением».
Срок подачи заявок для участвующих исследовательских групп истек в июне 2026 года. Iarpa публично не объявила ни официальную дату начала, ни выбранные команды. Если этап разработки начнется вскоре после истечения крайнего срока подачи заявок, он, вероятно, продлится до конца 2027 года. Еще неизвестно, будут ли результаты обнародованы и если да, то в какой степени.
Станет ли LocUS в конечном итоге активным разведывательным потенциалом и насколько эффективна система, может навсегда остаться вне поля зрения общественности.
