Oficina de Sensibilización sobre la Información

El proyecto Human Identification at a Distance ( HumanID ) desarrolló tecnologías de identificación biométrica automatizadas para detectar, reconocer e identificar personas a grandes distancias con fines de "protección de la fuerza", prevención del delito y "seguridad/defensa nacional". ^{[ 19 ]}

Sus objetivos incluían programas para: ^{[ 19 ]}

• Desarrollar algoritmos para localizar y adquirir sujetos a una  distancia de hasta 150 metros (500 pies).
• Integrar el reconocimiento facial y de la forma de caminar en un sistema de identificación humana que funcione las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Desarrollar y demostrar un sistema de identificación humana que funcione hasta a 150 metros (500  pies) utilizando imágenes visibles.
• Desarrollar un sistema de radar de ondas milimétricas de baja potencia para la detección en un amplio campo de visión y la clasificación de la marcha en un campo de visión estrecho.
• Caracterizar el rendimiento de la marcha a partir de vídeos para la identificación humana a distancia.
• Desarrollar un sistema de reconocimiento facial multiespectral infrarrojo y visible .

El programa Evidence Extraction and Link Discovery ( EELD ) desarrolló tecnologías y herramientas para el descubrimiento, la extracción y la vinculación automatizados de evidencia dispersa contenida en grandes cantidades de fuentes de datos clasificadas y no clasificadas (como registros de llamadas telefónicas de la base de datos de llamadas de la NSA , historiales de Internet o registros bancarios). ^{[ 20 ]}

EELD fue diseñado para crear sistemas capaces de extraer datos de múltiples fuentes (por ejemplo, mensajes de texto, redes sociales, registros financieros y páginas web). Su objetivo era desarrollar la capacidad de detectar patrones que comprendieran múltiples tipos de vínculos entre elementos de datos o personas que se comunican (por ejemplo, transacciones financieras, comunicaciones, viajes, etc.). ^{[ 20 ]}

Está diseñado para vincular elementos relacionados con posibles grupos y escenarios "terroristas", y para aprender patrones de diferentes grupos o escenarios para identificar nuevas organizaciones y amenazas emergentes. ^{[ 20 ]}

Genisys tenía como objetivo desarrollar tecnologías que permitieran "repositorios de información de fuentes múltiples ultragrandes". ^{[ 21 ]}

Se iba a recopilar y analizar una enorme cantidad de información, y la tecnología de bases de datos disponible en ese momento era insuficiente para almacenar y organizar tales volúmenes de datos. Por ello, se desarrollaron técnicas de agregación virtual de datos para facilitar un análisis eficaz en bases de datos heterogéneas, así como en fuentes de datos públicas no estructuradas, como la World Wide Web. El "análisis eficaz en bases de datos heterogéneas" implica la capacidad de extraer información de bases de datos diseñadas para almacenar diferentes tipos de datos, como una base de datos con antecedentes penales, una base de datos de llamadas telefónicas y una base de datos de inteligencia extranjera. La World Wide Web se considera una "fuente de datos públicos no estructurados" porque es de acceso público y contiene muchos tipos de datos diferentes, como blogs, correos electrónicos, registros de visitas a sitios web, etc., todos los cuales deben analizarse y almacenarse de manera eficiente. ^{[ 21 ]}

Otro objetivo era desarrollar "una arquitectura de sistema distribuida y de gran tamaño para gestionar el enorme volumen de datos brutos de entrada, resultados de análisis y retroalimentación, que dé como resultado un almacén de datos más simple y flexible que funcione bien y nos permita conservar datos importantes indefinidamente". ^{[ 21 ]}

Genisys contaba con un "Programa de Protección de la Privacidad" interno. Su objetivo era restringir el acceso de los analistas a información irrelevante sobre ciudadanos estadounidenses, hacer cumplir las leyes y políticas de privacidad mediante mecanismos de software e informar sobre el uso indebido de datos. ^{[ 22 ]}

El análisis de redes sociales escalables (SSNA) tiene como objetivo desarrollar técnicas basadas en el análisis de redes sociales para modelar las características clave de los grupos terroristas y discriminar estos grupos de otros tipos de grupos sociales. ^{[ 23 ]}

Sean McGahan, de la Universidad Northeastern, dijo lo siguiente en su estudio sobre SSNA:

El objetivo del programa de algoritmos SSNA es extender las técnicas de análisis de redes sociales para ayudar a distinguir posibles células terroristas de grupos legítimos de personas. Para tener éxito, SSNA requerirá información sobre las interacciones sociales de la mayoría de las personas en todo el mundo. Dado que el Departamento de Defensa no puede distinguir fácilmente entre ciudadanos pacíficos y terroristas, será necesario que recopile datos tanto de civiles inocentes como de posibles terroristas.

Futures Markets Applied to Prediction ( FutureMAP ) tenía como objetivo aprovechar la inteligencia colectiva mediante la investigación de técnicas de mercado predictivo para evitar sorpresas y predecir eventos futuros. La intención era explorar la viabilidad de mecanismos de negociación basados ​​en el mercado para predecir la inestabilidad política, las amenazas a la seguridad nacional y otros eventos importantes en un futuro próximo. ^{[ 24 ]} En términos sencillos, FutureMAP sería un sitio web que permitiría apostar sobre cuándo ocurriría un ataque terrorista. ^{[ 25 ]} El corredor de apuestas habría sido el gobierno federal. ^{[ 25 ]} Varios senadores se indignaron ante la sola idea de un programa de este tipo. ^{[ 25 ]} El entonces líder de la minoría del Senado, Tom Daschle, dijo en el pleno del Senado: «No podía creer que realmente destináramos 8 millones de dólares a la creación de un sitio web que animara a los inversores a apostar sobre futuros relacionados con ataques terroristas y asesinatos públicos. ... No puedo creer que alguien proponga seriamente que negociemos con la muerte. ... ¿Cuánto tiempo pasaría antes de que viéramos a los operadores invirtiendo de una manera que produjera el resultado deseado?» ^{[ 25 ]} El senador demócrata de Oregón , Ron Wyden, dijo: «La idea de una casa de apuestas federal sobre atrocidades y terrorismo es ridícula y grotesca». ^{[ 25 ]} El demócrata de mayor rango en el Comité de Servicios Armados , el senador Carl Levin de Michigan, pensó que el programa era tan ridículo que creyó que los informes iniciales sobre el mismo eran el resultado de un engaño. ^{[ 25 ]} El programa fue entonces cancelado.

El sistema de detección, extracción y resumen de información translingüística ( TIDES ) desarrolló tecnología avanzada de procesamiento del lenguaje para permitir a los hablantes de inglés encontrar e interpretar información crítica en varios idiomas sin necesidad de conocer esos idiomas. ^{[ 26 ]}

Se invitó a grupos externos (como universidades, corporaciones, etc.) a participar en las evaluaciones anuales de recuperación de información , detección y seguimiento de temas, extracción automática de contenido y traducción automática realizadas por el NIST . ^{[ 26 ]}

Genoa y Genoa II se centraron en proporcionar herramientas avanzadas de apoyo a la toma de decisiones y colaboración para abordar y adaptarse rápidamente a la gestión dinámica de crisis y permitir la colaboración interinstitucional en tiempo real. ^{[ 27 ] [ 28 ]} Otra función era poder hacer estimaciones de posibles escenarios futuros para ayudar a los funcionarios de inteligencia a decidir qué hacer, ^{[ 29 ]} de manera similar al programa Deep Green de DARPA , que está diseñado para ayudar a los comandantes del Ejército a tomar decisiones en el campo de batalla.

El proyecto Wargaming the Asymmetric Environment ( WAE ) se centró en desarrollar tecnología automatizada capaz de identificar indicadores predictivos de actividad terrorista o ataques inminentes mediante el análisis del comportamiento individual y grupal en un contexto ambiental amplio y el análisis de la motivación de terroristas específicos. ^{[ 30 ]}

El sistema EARS ( Effective Affordable Reusable Speech-to-text ) desarrolló una tecnología de transcripción automática de voz a texto cuyo resultado es sustancialmente más rico y mucho más preciso que lo que era posible anteriormente. El objetivo de EARS era centrarse en el habla cotidiana entre humanos, proveniente de emisiones y conversaciones telefónicas en varios idiomas. ^{[ 31 ]} Se espera que aumente la velocidad con la que las computadoras pueden procesar el habla en 100 veces o más. ^{[ 29 ]}

El objetivo es crear una tecnología habilitadora central (tecnología que se utiliza como componente para tecnologías futuras) adecuada para una amplia gama de futuras aplicaciones de vigilancia. ^{[ 31 ]}

Babylon tenía como objetivo desarrollar interfaces y plataformas de traducción de voz rápida, bidireccional y en lenguaje natural. Su meta era ayudar al combatiente en entornos de campo a completar tareas como la protección de la fuerza, el procesamiento de refugiados y el triaje médico . ^{[ 32 ]}

La biovigilancia tuvo como objetivo desarrollar las tecnologías de la información necesarias y el prototipo resultante capaz de detectar la liberación encubierta de un patógeno biológico de forma automática y significativamente más temprana que los enfoques tradicionales. ^{[ 33 ]}

El objetivo de Communicator era desarrollar una tecnología de "interacción dialógica" que permitiera a los combatientes hablar con las computadoras, de modo que la información fuera accesible en el campo de batalla o en los centros de mando sin necesidad de usar un teclado. La plataforma Communicator sería inalámbrica y móvil, y estaría diseñada para funcionar en un entorno de red. ^{[ 34 ]}

El software de interacción dialógica debía interpretar el contexto del diálogo para mejorar el rendimiento y adaptarse automáticamente a nuevos temas (debido a que las situaciones cambian rápidamente en la guerra), de modo que la conversación fuera natural y eficiente. El programa Communicator hacía hincapié en el conocimiento de la tarea para compensar los efectos del lenguaje natural y los entornos ruidosos. A diferencia de la traducción automática del habla en lenguaje natural , que es mucho más compleja debido a un vocabulario y una gramática prácticamente ilimitados, el programa Communicator se centra en cuestiones específicas de la tarea, por lo que existen vocabularios restringidos (el sistema solo necesita comprender el lenguaje relacionado con la guerra). También se inició una investigación centrada en la interacción informática en idiomas extranjeros para su uso en apoyo de las operaciones de la coalición. ^{[ 34 ]}

Se realizaron ejercicios reales que involucraron operaciones logísticas de unidades pequeñas con la participación de los Marines de los Estados Unidos para probar la tecnología en entornos extremos. ^{[ 34 ]}

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Acuerdo:

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También:

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