【大纪元2017年11月23日讯】（大纪元记者秦雨霏编译报导）情报机构常常在巨量的卫星图像中寻找隐藏其中的秘密核设施或秘密军事基地，但是人类分析师数量有限。深度学习的人工智能在间谍和反间谍的世界中被证明是极具价值的。
一个例子是：美国研究者训练深度学习的算法（algorithms）来寻找中共地对空导弹基地。它们的速度比人类分析师要快数百倍。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
美国《连线》杂志报导说，深度学习的算法被证明能够帮助没有图像分析经验的人找出散布在中国西南大约9万平方公里的区域中的地对空导弹基地。这些人工智能模拟神经网络，层层人造神经元过滤巨大数量的数据并从中学习，它们确定导弹基地的准确率达到人类图像分析师的90%。更令人惊叹的是，深度学习软件将找到导弹基地的时间从过去的60个小时减少到42分钟。
密苏里大学的这项研究发表在《应用遥感杂志》10月号上。眼下，卫星图像分析师正在陷入大数据的汪洋大海中。著名商业卫星图像公司DigitalGlobe每天产生70 TB的原始卫星图像。
密苏里大学地理空间情报中心主任、电子工程和计算机科学教授戴维斯（Curt Davis）和他的同事们，向记者展示了深度学习模型是如何确定情报机构和国家安全专家可能非常感兴趣的目标。深度学习模型，包括GoogleNet和微软的ResNet，其最初被建立起来的目的是辨识传统图片并将之分类。戴维斯和同事们将这种模型进行改进，以用于解读卫星图像。
美国分析师也用卫星图像来追踪朝鲜的武器计划发展情况。人类分析师可能已经确定了朝鲜境内大多数现有的地对空导弹基地，但是类似的深度学习工具可能帮助分析师自动发现朝鲜或其它国家新的地对空导弹基地。这些地对空导弹基地的发现可能帮助分析师找到其它重要目标，因为各国常常将地对空导弹部署在特定地区，以保卫附近重要的资产。#
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