미국 정보고등연구프로젝트활동 (IARPA)은 사물인터넷(IoT)과 스마트시티에 연결된 AI와 센서를 사용해 “전 세계 인구 이동 패턴을 모델링할 수 있는 시스템을 개발”할 계획이다.
국가정보국( ODNI ) 국장실에 따르면, IARPA의 '숨겨진 활동 신호 및 궤적 이상 특성 분석( HAYSTAC )' 프로그램은 시간, 위치, 인구 전반에 걸쳐 '정상' 이동 모델을 확립하고 활동을 비정형으로 만드는 요인을 파악하는 것을 목표로 합니다.
"사물 인터넷과 스마트 시티 인프라에서 얻은 광범위한 데이터는 전례 없는 해상도로 인간 역학을 이해하는 새로운 모델을 구축할 수 있는 기회를 제공하며, 센서가 풍부한 세상을 살아가는 사람들의 개인 정보 보호 기대치를 이해해야 할 책임을 부여합니다."
"이것은 인간이 어떻게 움직이는지 이해할 수 있는 전례 없는 기회이며, HAYSTAC의 목표는 주어진 시간과 장소에서 정상적인 움직임이 어떻게 보이는지에 대한 이해를 구축하는 것입니다."
IARPA 잭 쿠퍼 박사
4년간의 HAYSTAC 연구 프로그램을 이끄는 Jack Cooper 박사 는 연구국 산하 NGA(National Geospatial-Intelligence Agency)에서 근무한 후 예측 분석 부문 선임 과학자로 근무한 후 2020년에 IARPA에 합류했습니다.
프로그램 관리자에게 HAYSTAC은 " 인간이 어떻게 움직이는지 이해할 수 있는 전례 없는 기회이며, HAYSTAC의 목표는 주어진 시간과 장소에서 정상적인 움직임이 어떤 모습인지 이해하는 것"입니다.
“ HAYSTAC 을 통해 우리는 기계 학습과 인공 지능의 발전을 활용하여 매우 명확하게 이동성 패턴을 이해할 수 있는 기회를 얻었습니다.”라고 Cooper 박사는 ODNI에 보낸 성명에서 말했습니다.
" 우리가 정상적인 움직임을 더 강력하게 모델링할수록, 무엇이 평범하지 않은지 더 예리하게 식별하고 가능한 긴급 상황을 예측할 수 있습니다 ."라고 그는 덧붙였습니다.
IARPA에 따르면 "현재의 인간 이동성 모델링 기술은 질병 확산이나 인구 이동 연구를 위한 인간 움직임에 대한 높은 수준의 통찰력을 제공할 수 있습니다."
그러나 "IC(정보 커뮤니티)가 더 미묘한 이상 현상을 확실하게 식별하는 데 필요한 복잡하고 세밀한 모델링을 제공하지 않습니다."
이것이 바로 HAYSTAC 과 Dr. Cooper가 참여하는 곳입니다.
“HAYSTAC을 통해 우리는 기계 학습과 인공 지능의 발전을 활용하여 매우 명확하게 이동성 패턴을 이해할 수 있는 기회를 얻었습니다.”
IARPA 잭 쿠퍼 박사
Cooper 박사는 또한 인간 활동을 탐지하고 특성화하는 데 초점을 맞춘 다음과 같은 최소 두 가지 다른 IARPA 연구 프로그램의 프로그램 관리자이기도 합니다.
“사물 인터넷 장치는 의도를 학습하기 위해 수집할 수 있는 데이터 소스가 점점 늘어나고 있습니다.”
IARPA 캐서린 마쉬 박사
2021년 12월 DoDIIS(국방정보시스템부) 월드와이드 컨퍼런스에서 IARPA 국장인 Catherine Marsh 박사는 다음과 같이 말하면서 다가오는 HAYSTAC 프로그램을 예고했습니다.
“사물 인터넷 장치는 의도를 학습하기 위해 수집할 수 있는 데이터 소스가 점점 늘어나고 있습니다.
"이러한 새로운 센서와 감지기를 개발하는 것뿐만 아니라 적들이 우리에게 숨기려고 하는 것이 무엇인지 알아내기 위해 다중 모드 데이터를 수집하는 영리한 방법을 생각하는 것이 우리 수집 프로그램이 목표로 하는 일의 핵심입니다."
HAYSTAC 프로그램을 위해 IARPA는 이미 학계, NGO 및 기술 회사와 연계된 대규모 방산업체 및 컨설팅 회사와 여러 계약을 체결했습니다.
이 계약은 다음으로 진행되었습니다.
프로그램 에 따르면 " HAYSTAC 시스템이 성숙해짐에 따라 관련 경고 생성 시 탐지 확률과 허위 경보 성능을 기반으로 평가되어 궁극적으로 비정상적인 활동의 80%를 식별하는 동시에 10%만 탐지 가능한 정상적인 활동을 생성하는 것을 목표로 할 것입니다."라고 프로그램에 따르면 설명 .
이 기사는 원래 Tim Hinchliffe가 The Sociable에 게시했습니다.