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  • El modelo fusiona las redes sociales, datos de teledetección con el objetivo de identificar amenazas nucleares

    Crédito:CC0 Public Domain

    Un nuevo modelo computacional permite a los investigadores basarse en conjuntos de datos normalmente incompatibles, como imágenes de satélite y publicaciones en redes sociales, para responder preguntas sobre lo que está sucediendo en ubicaciones específicas. Los investigadores desarrollaron el modelo para que sirviera como herramienta para identificar violaciones de los acuerdos de no proliferación nuclear.

    "Nuestro objetivo era desarrollar un marco de trabajo que utiliza información de una variedad de sensores y fuentes de datos para identificar estas posibles violaciones de la no proliferación nuclear, "dice Hamid Krim, coautor de un artículo sobre la obra, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad Estatal de Carolina del Norte y director del Laboratorio VISSTA. "Algunos de estos datos pueden ser convencionales, como lecturas del contador Geiger o datos multiespectrales de imágenes de satélite. Pero muchas de estas fuentes de datos pueden no ser tradicionales, como publicaciones en redes sociales. Y estas fuentes proporcionan una amplia variedad de datos que normalmente no son compatibles, como el texto incluido en las publicaciones de Twitter y las imágenes publicadas en Flickr.

    "Al hacer que estas diferentes entradas sean compatibles entre sí, podemos aceptar una gama más amplia de entradas de datos y usar esos datos de una manera significativa que, por último, puede ayudar a las autoridades a llegar a conclusiones más fiables, "Krim dice.

    Los investigadores dicen que el modelo se puede utilizar para trabajar con cualquier dato que pueda identificarse como proveniente del área objetivo. Por ejemplo, las imágenes de satélite son claramente identificables, pero también pueden basarse en publicaciones de redes sociales que están etiquetadas activa o pasivamente como provenientes del área relevante.

    La pregunta entonces es:¿cómo se trabaja con datos incompatibles? Para explicar, Usaremos un problema de proxy que los investigadores usaron en su artículo:identificar una inundación. Eligieron una inundación porque los datos sobre inundaciones no están clasificados, mientras que los datos sobre la actividad nuclear sí lo son.

    El primer paso del proceso es utilizar ecuaciones matemáticas para traducir cada tipo de datos a un formato útil. Por ejemplo, las imágenes se pueden ejecutar a través de modelos para determinar si son imágenes de inundaciones, mientras que las publicaciones de texto se pueden ejecutar a través de modelos para determinar si incluyen referencias a la inundación. Una vez que esos flujos de datos se traducen a un formato neutral, lo que significa que indican inundación o no inundación, se pueden comparar entre sí para responder preguntas básicas como:¿los datos se apoyan entre sí?

    Pero no es tan simple. Por ejemplo, la gente puede estar tuiteando sobre una inundación que está ocurriendo a cientos de kilómetros de distancia, lo que podría sesgar cualquier cálculo del modelo general. Para abordar esto, los investigadores incorporaron elementos matemáticos que explican la complejidad de los datos en los que se basan.

    "Abordar la complejidad es particularmente importante en el contexto de la aplicación de la ley de no proliferación, ", Dice Krim." Las entradas de datos relevantes pueden incluir fotos de tipos particulares de tecnología, referencias hechas en conversaciones grabadas en audio, etcétera. Un modelo como el que desarrollamos debe ser lo suficientemente flexible para tener en cuenta la variabilidad y complejidad de los distintos tipos de datos y las diversas pistas que estamos buscando ".

    Los investigadores probaron su modelo utilizando datos de una inundación de 2013 que tuvo lugar en Colorado, y pudieron resolver la incompatibilidad de datos multimodales para estimar con precisión la ubicación de la inundación.

    Los próximos pasos del proyecto incluyen la evaluación de instalaciones nucleares en Occidente para identificar características comunes que también pueden ser aplicables a instalaciones en sociedades más aisladas, como Corea del Norte.

    "Queremos encontrar formas de transferir información de un entorno conocido a uno oculto, "Krim dice." ¿Cómo podemos determinar qué información y qué modelos son transferibles de un lugar a otro? dado datos incompatibles o inconsistentes? Que es normal y que no es No es un problema fácil ".


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