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DARPA Contrata RTX BBN Para Desarrollar Algoritmos De Rayos X Capaces De Inferir Composición Interna A Hasta 1 Kilómetro Con Datos De Baja Calidad En El Programa XENA
La imagen de rayos X de largo alcance es el foco de un nuevo contrato de la DARPA con RTX BBN Technologies para crear algoritmos capaces de inferir la composición interna de objetos a hasta 1 kilómetro, incluso con datos incompletos o imprecisos.
El gobierno de los Estados Unidos ya invierte miles de millones de dólares en tecnología de imagen por rayos X destinada a la seguridad, según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, el NIST.
El nuevo proyecto amplía este esfuerzo al proponer herramientas capaces de “ver” a poco más de media milla.
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En un comunicado divulgado el miércoles, RTX BBN Technologies informó que fue seleccionada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, la DARPA, para desarrollar algoritmos de imagen de rayos X de largo alcance basados en un enfoque distintivo.
A diferencia de los métodos tradicionales, que dependen de pocas imágenes de alta resolución, la propuesta de BBN utiliza un gran volumen de muestras de baja calidad.
La empresa apuesta por simulaciones extensas para construir un modelo matemático robusto.
Programa XENA Y El Foco En Imagen De Rayos X De Largo Alcance
La iniciativa integra el programa XENA, sigla para Análisis De Rayos X De Alcance Extremo Sin Imágenes, de la DARPA.
El objetivo es desarrollar conjuntos de herramientas algorítmicas capaces de inferir la composición interna de objetos localizados a grandes distancias.
El programa busca enfrentar un problema recurrente en contextos militares: el desenfoque de movimiento, que reduce la calidad de los datos de inteligencia.
A medida que el dispositivo se aleja del objetivo, el ruido y la inestabilidad de la imagen comprometen la transmisión de la información.
Con la imagen de rayos X de largo alcance, se espera superar esta limitación histórica. Tradicionalmente, las tecnologías de rayos X aplicadas a la vigilancia tienen un alcance restringido precisamente debido a la degradación progresiva de los datos.
Limitaciones Históricas Y Recolección De Datos
De acuerdo con el NIST, autoridades policiales y militares utilizan rayos X desde hace décadas para localizar objetos ocultos, incluidas amenazas y contrabando. Sin embargo, estos sistemas suelen operar a cortas distancias.
El principal desafío en el avance de estas tecnologías ha sido la necesidad de grandes volúmenes de datos de alta calidad para entrenar sistemas aplicables al mundo real. La recolección de este material en campo es compleja y costosa.
La propuesta de BBN altera esta lógica al priorizar datos de baja calidad, más fáciles de obtener en gran cantidad.
A partir de este volumen, el algoritmo es entrenado para resolver problemas prácticos incluso con imágenes inestables o fragmentadas.
Reconocimiento Remoto A Hasta 1 Kilómetro
Según la empresa, el enfoque seguirá siendo válido en distancias de hasta aproximadamente 1 kilómetro, lo equivalente a 0.6 millas.
El foco es transformar un número reducido de instantáneas granuladas en información utilizable para la toma de decisiones.
Joshua Fasching, investigador principal del proyecto en BBN, afirmó en un comunicado que los algoritmos están siendo desarrollados para convertir imágenes imperfectas en detalles suficientes para la evaluación de amenazas o apoyo a operaciones de respuesta a emergencias.
La imagen de rayos X de largo alcance, si se implementa conforme a lo planeado, podrá ofrecer a los militares acceso a información práctica sobre amenazas ocultas, armas potenciales o vulnerabilidades estructurales desde distancias anteriormente inaccesibles.
Histórico De BBN Y Vínculo Con La DARPA
BBN Technologies, con sede en Massachusetts, es subsidiaria de RTX, fabricante aeroespacial y de defensa con sede en Virginia. Desde 1948, la empresa ha participado en avances en tecnologías de redes, muchos de ellos apoyados por la propia DARPA.
Ahora, con el programa XENA, la compañía concentra esfuerzos en algoritmos capaces de operar en escenarios que se asemejan a la realidad encontrada en el campo de batalla.
La meta es permitir que los comandantes detecten peligros preventivamente a distancias ampliadas.
Si el desarrollo sigue según lo previsto, la nueva clase de herramientas de imagen de rayos X de largo alcance podría redefinir la forma en que se procesan los datos fragmentados en contextos de seguridad y defensa, manteniendo el énfasis en decisiones basadas en información práctica.
Con información de Gizmodo.
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