L’intelligenza artificiale (IA) sta crescendo rapidamente, verso l’alto e verso l’esterno, dalla sua adolescenza. Ci siamo spostati oltre la fase di apprendimento automatico (ML) di cani e gatti in cui due animali pelosi, ciascuno con quattro zampe, denti e artigli, potrebbero confondersi.
L’era del Supervised Machine Learning (SML) in cui dovevamo dire ai nostri computer che i gatti sono tipicamente (ma non sempre) più piccoli dei cani, arrivano in una varietà totale più uniforme, hanno solo orecchie appuntite (non floppy) e hanno maggiori probabilità di essere fotografato seduto a fissare un muro sta rapidamente diventando un ricordo.
Siamo stati in grado di ‘esporre’ la ML a un numero sufficiente di set di dati (immagini di diversi cani e gatti) che ha iniziato a entrare nell’era di Unsupervised Machine Learning (UML), dove può fare inferenze più sofisticate e iniziare a fornirci più potenza AI.
Mentre esiste ancora un mercato per il monitoraggio di cani e gatti con AI in alcune aree, ora stiamo portando avanti le stesse tecnologie di identificazione degli oggetti di base e sviluppando algoritmi enormemente più complessi per compiti enormemente più complessi. Questo è il tipo di intelligenza richiesta dalle moderne applicazioni software utilizzate nella difesa internazionale da governi e militari, con un uso più ampio anche in progetti di ingegneria civile di alto livello.
Un know-how savoir-faire in stile liberty
L’offerta per portare un nuovo tipo di savoir-faire al know-how alla base degli algoritmi AI utilizzati per analizzare i dati geospaziali e le immagini satellitari del pianeta Terra è la società francese Earthcube . La startup con sede a Parigi è stata costituita nel 2016 con una missione specifica per sviluppare una nuova serie di algoritmi più ampi, più ampi e più complessi progettati per analizzare e identificare oggetti e “situazioni” da immagini satellitari, dati geospaziali o dati da fonti aperte di dati , come i social network o altri flussi di dati pubblici disponibili gratuitamente.
Con un team di 50 persone con sede a Parigi, Earthcube ha lavorato con giganti del settore aerospaziale come Airbus per portare l’IA al suo livello operativo IT. Le sue soluzioni sono utilizzate anche da diversi paesi per l’intelligence strategica e diverse organizzazioni per l’intelligence economica.
“Il nostro obiettivo è quello di essere il primo unicorno europeo per la tecnologia di difesa”, ha affermato il co-fondatore e CEO Arnaud Guérin senza arrossire. Guérin è stato citato a fianco del suo co-fondatore controparte CTO Renaud Allious sul titolo mediatico francese Challenges in un’intervista al giornalista Vincent Lamigeon a marzo di quest’anno.
Lamigeon prende atto dei round non trascurabili di finanziamenti e interessi di mercato di Earthcube che lo hanno visto avvicinato da un fondo di investimento francese del Ministero delle forze armate, Definvest , ma anche dal fondo della CIA, In-Q-Tel .
Una “pluralità di informazioni” per consentire la nuova IA geospaziale
Gli algoritmi AI di Earthcube sono in grado di rilevare anche immagini altamente pixelate, ovvero immagini in una definizione estremamente bassa a bassa risoluzione. “Fino ad ora, la maggior parte del lavoro degli analisti militari era di monitorare siti strategici (ad esempio lo stretto di Hormuz, il mare cinese, la Libia …) dove non accade nulla per la maggior parte del tempo”, ha affermato il CEO Guérin. “Il nostro software calcola enormi quantità di immagini satellitari e genera avvisi in date in cui vengono rilevati [eventuali] comportamenti anomali, come attrezzature in movimento o l’arrivo di aerei da trasporto”.
Quindi, come funziona?
Il software funziona “creando” un database che riunisce una serie di “indicatori geografici” sotto forma di dati. Maggiori informazioni sulle immagini fisiche di una determinata posizione sulla nostra Terra (siano esse immagini topografiche di massa terrestre o immagini di strutture industriali, veicoli automobilistici o aerei e così via), maggiori dettagli possono essere forniti al riguardo. Earthcube afferma che si tratta quindi di massimizzare queste immagini attraverso una “pluralità di informazioni”, siano esse ambientali, amministrative o persino militari.
L’intelligenza artificiale qui crea quindi un ‘”impronta di immagine” di ogni singola posizione sulla base di una pila di informazioni a più livelli. I livelli di una posizione non sono semplicemente una coordinata della mappa. Al contrario, sono composti da vari livelli, inclusi metadati delle immagini forniti da proprietà dell’immagine e informazioni satellitari, posizione geografica, densità della rete stradale circostante, descrizione dell’occupazione del suolo e persino copertura nevosa per notare la presenza di neve in una determinata data.
Le informazioni per l’analitica AI eseguita vengono quindi estratte dalle impronte (plurali) delle immagini combinate.
“I risultati dipenderanno dalla presenza di dati all’interno di tali impronte. In effetti, i dati raccolti possono assumere più forme a causa del plurale e di varie fonti. Può essere facilmente visto come una ‘sovrapposizione’ [come nella sovrapposizione quantistica] di più raster e strati vettoriali che coprono l’intera superficie del globo, su cui tagliamo le uniche parti che ci interessano “, osserva Earthcube, su un post esplicativo sul blog .
Un’altra grande tecnologia francese?
Earthcube ora prevede di espandersi a livello internazionale, in particolare (e nonostante gli effetti e le conseguenze probabilmente altamente distruttivi della Brexit) nel Regno Unito.
Forse la Francia non può sempre essere considerata la tecnologia leader prima di tutto, ma ricorda che i francesi ci hanno dato Ubisoft (videogiochi Assassin’s Creed), Orange (telecomunicazioni) e Schneider Electric (energia IT). Prima di questo, i francesi ci hanno dato il paracadute, la pastorizzazione, il temperamatite, l’ Etch A Sketch … e, dopo tutto, hanno escogitato un termine per l’innovazione tecnologica che tutti noi usiamo ogni giorno – imprenditore, n’est-ce pas?
