This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

על מנת לשפר ולשדרג מערכות אבטחה של שדות תעופה, ממשלת ארה"ב ומומחים בתחום אבטחת שדות התעופה עובדים יחד במטרה לפתח בהצלחה תוכנה ניטראלית הנתמכת על ידי כל ספקי מכונות השיקוף, הן בנמלי תעופה והן באתרי כניסה ויציאה אחרים.  

הרעיון הוא לפתח אלגוריתם לאיתור חומרי נפץ, שאותו ניתן ליישם במגוון רחב של מכונות שיקוף, ולא רק אלה המיוצרות על ידי ספק מסוים.

יישומי תוכנה שכאלה יאפשרו למינהל אבטחת התעבורה האמריקאי (TSA), שהינו חלק מהמחלקה לביטחון המולדת של ארה"ב, ליישם טכנולוגית אבטחה באופן גורף כך שהמערכות המאבטחות את הנוסעים יהיו מהמתקדמות בשוק.   

למעשה, ה-TSA הצהיר על חוזה פוטנציאלי בשווי של כ-3 מיליון דולר, למשך שנה, עם חברת Stratovan למטרת פיתוח התוכנה.

החברה כבר פיתחה אלגוריתם אוטומטי לזיהוי סכנות, עם יכולות למידת מכונה על בסיס טומוגרפיה ממוחשבת עם טכנולוגית הדמיה. אלגוריתם זה פותח עבור יישומי רפואה וזיהוי חומרי נפץ במכונות שיקוף מסוימות.

הרעיון כעת הוא לקבוע האם צד שלישי יכול לפתח אלגוריתם רב-יישומי, ניטראלי ולא ספציפי לספק אחד.

מטרת החוזה המדובר היא להמשיך את מאמצי חברת Stratovan, ולהרחיב את הפיתוח של תוכנות ניטרליות מסוג זה – דבר שהחברה כבר התחילה לעבוד עליו.

החוזה דורש ממהנדסי החברה לפתח אלגוריתמים אשר מזהים חומרי נפץ ביתיים, וליישם זאת במכונה שמטרתה לזהות חומרי נפץ. אם זה יעבוד, ה-TSA יוכל לברור טכנולוגיות זיהוי סכנה אוטומטיות ללא כל תלות בספק המערכות עצמן.  

כך, ה-TSA נמנע מלהיות מוגבל לטכנולוגיות המיועדות למכונה מסוימת, כך לפי militaryaerospace.com.

על פי ה-TSA, הדרך היעילה ביותר לשפר אלגוריתמים של זיהוי חומרי נפץ תוך כדי מזעור סכנה של אזעקת שווא, היא דרך טכנולוגית למידת מכונה (machine learning).