五角大楼秘密研究用 AI 侦测导弹；坦桑尼亚农民用 AI 给农作物看病 | AI 掘金晚报

五角大楼秘密研究用AI侦测导弹

雷锋网消息 路透社日前报道，包括数名政府官员在内，至少6名不愿公开姓名的知情人士披露，五角大楼正开展多个秘密项目，研究使用人工智能技术的计算机系统，以侦测和应对能够运载核武器的导弹袭击。

AI强大的学习能力可以帮助人类以更快的速度和更高的准确度筛查卫星图像等海量数据，查找导弹处于准备发射状态的征兆，并及时采取外交手段，或对导弹进行摧毁或拦截。

据悉，美国政府已对这些人工智能项目加大投入。总统特朗普提出的下一财政年度国防预算案为其中一个项目划拨8300万美元，是最初所获资金的3倍多，这表明人工智能侦测导弹研究正受到重视。

一名美国政府官员说，军方已对一个追踪导弹移动发射装置的早期原型系统作内部测试。首都华盛顿的军方和私营企业研究人员参与研究，所采用的技术来自中央情报局In-Q-Tel风险投资基金资助的几家商业企业。

一些美国官员预计，人工智能导弹侦测项目的基本要素有望在本世纪20年代初期具备实用价值，但另一些官员和国会议员认为，研究投入不足。

坦桑尼亚农民用AI给农作物看病

通过一个名为“Nuru”的APP，坦桑尼亚农民可以用AI给自家地里种的木薯看病。

木薯是热带湿地低收入农户的主要食用作物，养活了大约5亿非洲人民。于坦桑尼亚农民来说，木薯就是水稻、小麦一般的存在。

木薯很容易受到病虫害的侵扰，而且由于症状发展缓慢，农民很难及时发现问题所在，经常给坦桑尼亚农民带来沉重的损失。

为此，宾夕法尼亚大学的一个研究机构开发了一款名为“Nuru”的APP。该研究机构和国际热带农业研究所（IITA）合作，标注数以万计的木薯作物图片，识别和区分木薯上的各种病害，并利用谷歌机器学习框架TensorFlow来训练机器学习模型。

使用者只需要将手机摄像头对准木薯叶子，就可以自动框选出叶片上发病的区域，如果发现疾病，Nuru还可以给出最佳的处理意见。

雅加达亚运会场馆将采用人脸识别技术

雷锋网消息 正在印度尼西亚访问的日本外相河野太郎25日在雅加达表示，日本正帮助印尼在2018年亚运会主要场馆安装人脸识别系统，确保亚运会安全、顺利举行。

河野太郎在会晤印尼外长蕾特诺后举行的记者会上说，日本从去年底开始已经提供多个生物识别系统用于安装在雅加达朋加诺体育中心的数个场馆，这是两国反恐合作的组成部分。

据印尼媒体报道，2018年亚运会主要场馆的闭路电视系统融合了日本的人脸识别技术，总投资额约400万美元，配备7K超高清监控摄像头，将能够对观众的面部和场内观众活动进行自动扫描和识别。

据介绍，这一系统还直接同印尼反恐机构的数据库相连。一旦出现现场人员与恐怖分子面相库数据匹配，系统将会发出警报。

除此之外，这一技术还能识别非活动物体，如果观众将随身物品遗落场馆，摄像头将会对该物品进行特别标记。如果场内出现嫌疑物品，摄像头也将发出警报。

Adobe研究用AI识别P图痕迹

各路PS大神的作品常常令人难辨真假，其中不少还被用来炮制假新闻，给社会造成了极大的负面影响。不过PS痕迹躲得过人眼，却躲不过AI的眼睛。

雷锋网了解到，Adobe 正在研究利用 AI 识别假照片中的PS痕迹。来自 Adobe 研究中心和马里兰大学的研究人员使用双流（two-stream） 双流快速区域卷积神经网络（FASTER region-based convolutional neural networks, FASTER R-CNN）对其进行培训以检测具体照片。其中之一是从图片中的 RGB 流中检测对比度差异和非自然边界，另一种是使用隐写分析丰富模型来找出真实区域和改变区域之间“噪音”的不一致性。 后者是因为当对象从 A 图（源）中移除并附加到 B 图（目的地）时，源图像和目标图像的“噪点”将不一致。 这两种信息通过双线性汇聚层形成最终数据。

实验显示，这种方法确实可以识别图像是否已经经过处理，并且可以显示处理该图片所用到的技术：拼接、复制等。

Adobe表示，该技术还处于初级阶段，但他们希望继续推进该项技术，用来监测数字媒体中的虚假图片信息。