IARPA 的 HAYSTAC 计划：利用人工智能和物联网预测人员流动

美国情报高级研究项目活动(IARPA) 正在寻求利用人工智能和连接到物联网 (IoT) 和智能城市的传感器，“开发能够模拟全球人口流动模式的系统”。

据国家情报总监办公室 ( ODNI ) 称，IARPA 的“隐藏活动信号和轨迹异常特征描述 ( HAYSTAC ) 计划旨在建立跨越时间、地点和人群的‘正常’运动模型，并确定是什么导致了活动的非典型性。

“来自物联网和智能城市基础设施的大量数据提供了构建新模型的机会，这些模型能够以前所未有的分辨率了解人类动态，并为那些在这个传感器丰富的世界中移动的人创造了了解隐私期望的责任。”

“这是了解人类如何移动的前所未有的机会，HAYSTAC 的目标将是了解在任何给定时间和地点的正常移动是什么样子”

杰克·库珀博士，IARPA

Jack Cooper 博士领导了为期四年的HAYSTAC研究项目，他于 2020 年加入 IARPA，此前他曾在国家地理空间情报局 (NGA) 研究局任职，担任预测分析高级科学家。

对于项目经理来说， HAYSTAC代表了“了解人类如何移动的前所未有的机会，HAYSTAC 的目标将是了解在任何给定时间和地点的正常运动是什么样子。”

“通过HAYSTAC ，我们有机会利用机器学习和人工智能的进步来非常清晰地了解移动模式，”库珀博士在给 ODNI 的一份声明中说道。

他补充道：“我们对正常运动的建模越可靠，我们就越能敏锐地识别异常情况并预见可能发生的紧急情况。”

IARPA 表示，“当前的人类流动建模技术可以为疾病传播或人口迁移的研究提供对人类流动的高层次洞察。”

然而，“它们没有提供情报界 (IC) 所需的复杂、细粒度的建模来自信地识别更微妙的异常情况。”

这就是HAYSTAC和库珀博士发挥作用的地方。

“借助 HAYSTAC，我们有机会利用机器学习和人工智能的进步来非常清晰地了解移动模式”

杰克·库珀博士，IARPA

Cooper 博士还是至少另外两个 IARPA 研究项目的项目经理，这些项目专注于检测和表征人类活动，其中包括：

• 天基机器自动识别技术( SMART )，利用卫星图像来检测、监控和表征人类建筑项目以及农作物生长等自然过程。
• 深度联运视频分析( DIVA )，它正在创建自动活动检测器，可以观看数小时的视频并突出显示人或车辆进行特定活动时的几秒钟（例如，携带重物，将其装入车辆，然后开走） ）。

“物联网设备是一个不断增长的数据源，可以通过收集这些数据来了解意图”

凯瑟琳·马什博士，IARPA

早在 2021 年 12 月，在美国国防部情报信息系统 (DoDIIS) 全球会议上发表讲话时，IARPA 主任凯瑟琳·马什 (Catherine Marsh) 博士就预示了即将到来的HAYSTAC计划：

“物联网设备是一个不断增长的数据源，可以通过收集这些数据来了解意图。

“开发这些新的传感器和探测器，以及思考收集多模式数据的巧妙方法，以揭示我们的对手试图向我们隐瞒的内容，是我们收集计划的核心目标。”

对于HAYSTAC项目，IARPA 已经向与学术界、非政府组织和科技公司有联系的大型国防承包商和咨询公司授予了几份合同。

这些合同去往：

• 雷神技术研究中心
• L3哈里斯技术公司
• STR
• 基特韦尔公司
• 莱多斯公司
• 诺瓦泰尔研究解决方案
• 德勤咨询有限公司
• 雷神BBN

该计划称：“随着HAYSTAC系统的成熟，将根据检测概率和创建相关警报的误报性能对其进行评估，最终寻求识别 80% 的异常活动，同时生成仅 10% 可检测到的正常活动。”说明。