Atividade de Projetos de Pesquisa Avançada de Inteligência - Intelligence Advanced Research Projects Activity

Atividade de Projetos de Pesquisa Avançada de Inteligência
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Visão geral da agência
Formado 2006
Jurisdição Governo dos Estados Unidos
Quartel general Intelligence Community Compound Bethesda
Executivo de agência
Agência mãe Escritório do Diretor de Inteligência Nacional
Local na rede Internet IARPA.gov

A Atividade de Projetos de Pesquisa Avançada de Inteligência ( IARPA ) é uma organização dentro do Escritório do Diretor de Inteligência Nacional responsável por liderar pesquisas para superar desafios difíceis relevantes para a Comunidade de Inteligência dos Estados Unidos . A IARPA caracteriza sua missão da seguinte forma: "Vislumbrar e liderar pesquisas de alto risco e alto retorno que forneçam tecnologia inovadora para uma vantagem de inteligência avassaladora no futuro."

O IARPA financia pesquisas acadêmicas e industriais em uma ampla gama de áreas técnicas, incluindo matemática, ciência da computação, física, química, biologia, neurociência, linguística, ciência política e psicologia cognitiva. A maioria das pesquisas do IARPA não é classificada e publicada abertamente. O IARPA transfere resultados de pesquisa e tecnologias bem-sucedidos para outras agências governamentais. Os investimentos notáveis ​​do IARPA incluem computação quântica, computação supercondutora, aprendizado de máquina e torneios de previsão.

Missão

O IARPA caracteriza sua missão da seguinte forma:

Visar e liderar pesquisas de alto risco e alto retorno que forneçam tecnologia inovadora para uma vantagem de inteligência avassaladora no futuro.

História

Em 1958, a primeira Agência de Projetos de Pesquisa Avançada, ou ARPA, foi criada em resposta a uma surpresa inesperada - o lançamento bem-sucedido do Sputnik pela União Soviética em 4 de outubro de 1957. O modelo ARPA foi projetado para antecipar e evitar surpresas tecnológicas. Como disse o então secretário de Defesa Neil McElroy: "Quero uma agência que garanta que nada importante fique desfeito porque não se encaixa na missão de alguém". O modelo ARPA tem se caracterizado por objetivos técnicos ambiciosos, pesquisas premiadas de forma competitiva, lideradas por uma equipe com prazo limitado, e testes e avaliações independentes.

Autorizado pelo ODNI em 2006, o IARPA foi modelado após o DARPA, mas focou nas necessidades de inteligência nacional, ao invés das necessidades militares. A agência foi a consolidação da Agência de Segurança Nacional 's Disruptive Tecnologia Escritório , a Agência de Inteligência Geoespacial Nacional de Tecnologia Aliança Nacional, ea Agência de Inteligência Central Intelligence Technology Innovation Center 's. As operações da IARPA começaram em 1º de outubro de 2007 com Lisa Porter como diretora fundadora. Sua sede, um novo prédio em M Square, o parque de pesquisas da Universidade de Maryland em Riverdale Park, Maryland , foi inaugurada em abril de 2009.

A pesquisa de computação quântica da IARPA foi nomeada Revelação do Ano pela revista Science em 2010. Em 2015, a IARPA foi nomeada para liderar a pesquisa e o desenvolvimento fundamentais na National Strategic Computing Initiative . O IARPA também faz parte de outros esforços de ciência e tecnologia da Casa Branca, incluindo a Iniciativa BRAIN dos EUA e o Grande Desafio Inspirado em Nanotecnologia para Computação do Futuro. Em 2013, o colunista de opinião do New York Times David Brooks chamou o IARPA de "uma das agências mais criativas do governo".

Abordagem

O IARPA investe em programas de pesquisa de vários anos, nos quais equipes acadêmicas e da indústria competem para resolver um conjunto bem definido de problemas técnicos, pontuados regularmente em um conjunto compartilhado de métricas e marcos. Cada programa é liderado por um Gerente de Programa IARPA (PM) que é um funcionário do governo com prazo limitado. Os programas da IARPA têm como objetivo permitir que os pesquisadores busquem ideias que sejam potencialmente prejudiciais ao status quo.

A maioria das pesquisas do IARPA não é classificada e publicada abertamente. O ex-diretor Jason Matheny declarou as metas da agência de abertura e engajamento externo para obter conhecimento da academia e da indústria, ou mesmo de indivíduos que "podem estar trabalhando em seu porão em algum projeto de ciência de dados e podem ter uma ideia de como resolver um problema importante ". O IARPA transfere resultados de pesquisa e tecnologias bem-sucedidos para outras agências governamentais.

Campos de pesquisa

O IARPA é conhecido por seus programas para financiar pesquisas em inteligência antecipatória, usando ciência de dados para fazer previsões sobre eventos futuros, desde eleições políticas a surtos de doenças e ataques cibernéticos, alguns dos quais com foco em inteligência de código aberto . O IARPA buscou esses objetivos não apenas por meio de programas tradicionais de financiamento, mas também por meio de torneios e prêmios. c é um exemplo de um desses programas. Outros projetos envolvem a análise de imagens ou vídeos que carecem de metadados , analisando diretamente o próprio conteúdo da mídia. Os exemplos fornecidos pelo IARPA incluem determinar a localização de uma imagem analisando características como a colocação de árvores ou o horizonte de uma montanha, ou determinar se um vídeo é de um jogo de beisebol ou um engarrafamento. Outro programa se concentra no desenvolvimento de ferramentas de reconhecimento de voz que podem transcrever idiomas arbitrários.

O IARPA também está envolvido em computação de alto desempenho e métodos de computação alternativos. Em 2015, o IARPA foi nomeado como uma das duas agências de pesquisa e desenvolvimento fundamentais na National Strategic Computing Initiative , com a responsabilidade específica de "paradigmas de computação futuros que oferecem uma alternativa às tecnologias de computação de semicondutores padrão". Uma dessas abordagens é a computação supercondutora criogênica , que busca usar supercondutores como o nióbio em vez de semicondutores para reduzir o consumo de energia de futuros supercomputadores exascale .

Vários programas do IARPA se concentram em computação quântica e neurociência . O IARPA é o maior financiador da pesquisa de computação quântica devido às suas aplicações em criptografia quântica . Em 2009, dizia-se que o IARPA fornecia uma grande parte dos recursos de financiamento de computação quântica nos Estados Unidos. A pesquisa em computação quântica financiada pelo IARPA foi nomeada Revelação do Ano pela Science Magazine em 2010, e o físico David Wineland foi vencedor do Prêmio Nobel de Física de 2012 para pesquisas em computação quântica financiado pelo IARPA. O IARPA também está envolvido em esforços de computação neuromórfica como parte da Iniciativa BRAIN dos EUA e do Grande Desafio para Computação do Futuro da Iniciativa Nacional de Nanotecnologia . O projeto MICrONS da IARPA busca fazer a engenharia reversa de um milímetro cúbico de tecido cerebral e usar os insights de seu estudo para melhorar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial .

Programas de Pesquisa

Abaixo estão alguns dos programas de pesquisa anteriores e atuais do IARPA.

Pesquisas anteriores

  • Aggregative Contingent Estimation (ACE) Programa que visa "aumentar drasticamente a exatidão, precisão e oportunidade das previsões de inteligência para uma ampla gama de tipos de eventos, por meio do desenvolvimento de técnicas avançadas que extraem, ponderam e combinam os julgamentos de muitos analistas de inteligência. "
  • O Programa ATHENA era um programa de pesquisa sobre segurança cibernética. O objetivo era "fornecer um sistema de alerta precoce para a detecção de precursores de ataques cibernéticos".
  • O Programa Babel desenvolveu "tecnologia de reconhecimento de voz ágil e robusta que pode ser rapidamente aplicada a qualquer idioma humano para fornecer capacidade de pesquisa eficaz para analistas para processar com eficiência grandes quantidades de voz gravada no mundo real". O programa tenta desenvolver um software que transcreva e faça buscas em todos os idiomas.
  • O Programa de Ciência e Tecnologia de Exploração Biométrica (BEST) enfocou "o avanço significativo do estado da ciência para tecnologias biométricas". Era descobrir técnicas de utilização de biometria de um sujeito em um ambiente menos controlado que poderia produzir um resultado semelhante ao de um ambiente controlado.
  • O objetivo declarado do Programa de Observação Holográfica Sintética (SHO) era "permitir a exibição de paralaxe total, colorida e de alta resolução de dados 3D dinâmicos sem equipamento para a cabeça e possuindo perspectivas visualmente contínuas sem artefatos em ângulos de visão amplos."

Pesquisa atual

  • A Criação de Ambientes 3-D Operacionalmente Realistas (CORE3D) visa "desenvolver sistemas automatizados rápidos para modelos 3-D que são projetados com propriedades físicas complexas e métodos automatizados que irão extrair imagens comerciais, de satélite e aerotransportadas."
  • O Programa de Evidência, Argumentação, Pensamento e Avaliação de Crowdsourcing (CREATE) trata de "desenvolver e testar experimentalmente sistemas que usam crowdsourcing e técnicas analíticas estruturadas para melhorar o raciocínio analítico". Ele espera melhorar a capacidade da comunidade de inteligência em compreender melhor as evidências e as fontes, a fim de produzir informações precisas.
  • Deep Intermodal Video Analytics (DIVA) visa "aprimorar a percepção visual artificial de última geração e automatizar o monitoramento de vídeo".
  • A Avaliação Genômica Funcional e Computacional de Ameaças (Fun GCAT) visa "desenvolver ferramentas de dados biológicos de próxima geração para melhorar a triagem de sequência de DNA, aumentar as capacidades de biodefesa por meio da caracterização de ameaças e avançar nossa compreensão dos riscos relativos representados por sequências desconhecidas."
  • O Hybrid Forecasting Competition (HFC) visa "melhorar a precisão na previsão de questões geopolíticas mundiais, incluindo eleições políticas estrangeiras, conflito interestadual, surtos de doenças e indicadores econômicos, alavancando as forças relativas de humanos e máquinas."
  • A tradução automática para a recuperação do inglês de informações em qualquer idioma (MATERIAL) tem como objetivo "desenvolver e implantar sistemas totalmente automáticos que permitirão que falantes que só falam inglês identifiquem de forma precisa e eficiente documentos de interesse em idiomas estrangeiros".
  • O Analisador Molecular para Interrogação Eficiente de Baixa Potência em Fase de Gás (MAEGLIN) visa "desenvolver um sistema compacto capaz de amostragem ambiental autônoma e identificação química com o mínimo (de preferência nenhum) consumível."
  • O Programa de Sensoriamento Objetivo Multimodal para Avaliação de Indivíduos com Contexto (MOSAIC) visa desenvolver "medições discretas, passivas e persistentes para prever o desempenho de um indivíduo no trabalho". Ele projeta e testa sensores que podem coletar dados sobre o monitoramento do desempenho de trabalho dos funcionários.
  • A análise rápida de vários nanoeletrônicos emergentes (RAVEN) visa "desenvolver ferramentas para criar imagens rapidamente de chips de circuitos integrados atuais e futuros".

Diretores

Veja também

Referências

Leitura adicional

links externos