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DroneDNA ¿Cómo Identificamos una amenaza aérea producida por un drone?

DroneDNA ¿Cómo Identificamos una amenaza aérea producida por un drone, invisible a los radares convencionales?. En una entrevista con Michael Dyballa, Director de Ingeniería de Dedrone, nos platica mas de cerca este tema, «rompemos las conexiones entre las redes neuronales, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para entender mejor cómo el DroneDNA» propiedad de Dedrone es la única base de datos de este tipo y cómo avanza todos los días con todos los drones que se detectan.

DroneDNA El alma de una IA entrenada en beneficio de las empresas

¿Qué es DroneDNA?

DroneDNA es la base de datos de Dedrone de drones y otros objetos aéreos, como aves, helicópteros y aviones. DroneDNA es un elemento crítico para el sistema DroneTracker, que combina información de varios sensores, como la radiofrecuencia y escáneres Wi-Fi, para determinar si un objeto en el cielo es un drone.

¿Cómo se construye la biblioteca DroneDNA?

Obtenemos información a través de cámaras propias y de nuestros clientes en todo el mundo, y mapeamos o anotamos los elementos. Una vez anotadas las imágenes, las cargamos en la biblioteca. Esta información es analizada por el proceso DroneDNA, el cual aprende de las imágenes para hacer una identificación positiva de un drone. Además, con cada nuevo drone que se fabrica y está disponible en el mercado, se secciona, se aprende de él, y se agrega datos visuales y características únicas del drone para el DroneDNA. Este proceso ocurre en cuestión de días, y regularmente se agregan actualizaciones a la red. Con cada nuevo drone y cliente, estamos aprendiendo más sobre nuestro ambiente. Es un proceso dinámico.

¿Cómo se puede enseñar al software que una imagen es un drone y no otro objeto volador?

Hay capas de información en cada imagen. El tamaño, forma, estructura, sombreado y, a continuación, cómo un objeto cambia su perspectiva cuando se mueve incluso un centímetro en cualquier dirección. Un drone tiene características muy específicas, y estamos anotando todos los objetos voladores detectados a través de cámaras, como pájaros, helicópteros y aviones de pasajeros.

La anotación manual es completada por el equipo de software de Dedrone para crear esta base de datos precisa. Estas imágenes se cargan en la base de datos DroneDNA, y a partir de ahí, la base de datos hace referencia a este nuevo material, aprende y avanza desde la inyección previa de información. Esta es la base del aprendizaje de la IA, que es una intersección muy popular de la informática y las matemáticas – es el arte de enseñar a computadoras y software basados en datos.

¿Qué tan grande es DroneDNA?

Cada vez que actualizamos DroneDNA, procesamos más de 250 millones de imágenes diferentes de drones, aviones, aves y otros objetos. En los últimos 8 meses, hemos anotado 3 millones de imágenes drone. El número de combinaciones de información visual es colosal. A medida que agregamos más imágenes, la base de datos se vuelve más profunda y sofisticada. Esta es la base para el aprendizaje profundo, ya que DroneDNA utiliza capas de información para tomar decisiones.

¿Cómo se aprende la base de datos DroneDNA con imágenes?

DroneDNA es un programa IA de aprendizaje y fue construido sobre la base de una red neuronal, que es un sistema inicialmente definido por los neurocientíficos para mapear el cerebro y ver cómo tomamos decisiones. Las redes neuronales han aparecido en los últimos años, tal es el caso de ingenieros de tecnología que están desarrollando sofisticados programas que aprenden de la información que se introduce en el software, y de ahi tomar decisiones. Esto se utiliza más recientemente en el desarrollo de inteligencia artificial, coches sin conductor, medicina de precisión y ahora, para detectar drones.

Similar a cómo procesamos algo a través de nuestros ojos, cuando vemos un drone, vemos más que sólo el hardware físico. Miramos «firmas visuales», incluyendo la forma, el movimiento y las sombras. Cada uno de estos elementos se procesa a través de nuestros cerebros para decidir si algo es un drone / pájaro / avión. DroneDNA tiene la misma capacidad.

Cada imagen que añadimos a DroneDNA se suma a este aprendizaje de la máquina y el proceso de toma de decisiones. DroneDNA responde a dos preguntas sencillas: «¿Es esto un drone y qué tipo de drone es éste?» Cada elemento que anotamos se utiliza para obtener una respuesta más precisa. Cada vez que detectamos un nuevo drone, DroneDNA aprende de esas incidencias para mejorar el rendimiento de nuestros sistemas. Dado que extraemos los patrones de muchos drones diferentes, nuestro sistema es capaz de detectar hasta drones desconocidos / camuflados.

¿Sólo necesita una cámara para decidir si un objeto en el cielo es un drone?

DroneTracker puede detectar drones a una milla de distancia del sitio protegido, que a veces es más de lo que una cámara puede ver claramente. Esta es la razón por la que DroneTracker se conecta a múltiples sensores, como Wi-Fi y frecuencia de radio y micrófonos. La fusión de esta información, junto con la cámara y los datos de DroneDNA, permite una capacidad de detección superior y tiempos de reacción muy rápidos para implementar medidas de seguridad.

¿Qué sigue para Dedrone y DroneDNA?

Estamos agregando regularmente imágenes a la base de datos. Si bien ahora es una gran red, cada día se hace más grande. A medida que el mercado de los drones se expande, estamos viendo nuevos modelos de drones vendidos, y verlos ser usados ​​de maneras innovadoras para diferentes industrias y entornos. Cada nueva aplicación para un drone es útil para nosotros para aprender de qué esta hecho, qué es el núcleo de nuestro trabajo con DroneDNA – Constantemente se actualiza y evoluciona para proporcionar el proceso de detección más preciso del mundo

Bueno el conocer mas de cerca el trabajo que se realiza en Dedrone, nos da una idea mucho mas clara del profesionalismo con el que se realiza cada solución a medida por parte del equipo, es por ello que se mantiene la base de datos DroneDNA constantemente actualizada a fin de mantener un mayor margen de certeza en las validaciones de si el objetivo es un drone o no, partiendo de ello, considero que es momento para analizar qué tan valiosa es la información que guardamos o que proporcionamos en nuestras empresas y cómo podemos mantener segura nuestras instalaciones e información.

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