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HawkEye 360 ​​aprovecha el aprendizaje automático de AWS para optimizar la seguridad marina y las capacidades de monitoreo de embarcaciones

HERNDON, Va., 20 de abril de 2021 / PRNewswire / – HawkEye 360, la primera compañía comercial en utilizar satélites de vuelo en formación para crear una nueva clase de datos y análisis de radiofrecuencia (RF), anunció hoy el desarrollo de nuevas funciones de seguridad marítima y monitoreo de embarcaciones que combinan las poderosas características de HawkEye. Servicios de geolocalización RF 360 con un modelo de aprendizaje automático personalizado desarrollado a través del Laboratorio de Soluciones de Aprendizaje Automático (ML) de Amazon Web Services (AWS). Las características, que se integrarán en la cartera de productos HawkEye 360, aprovechan las características y el comportamiento subyacentes de la embarcación para predecir si es probable que una embarcación en particular participe en actividades similares a las embarcaciones sancionadas.

HawkEye 360 ​​usó Amazon SageMaker Autopilot, un servicio completamente administrado que ayuda a que sea más fácil construir, entrenar e implementar modelos ML rápidamente, para desarrollar algoritmos patentados creados con un propósito que sean compatibles con las nuevas funciones. Estos algoritmos pueden ayudar a generar conocimientos más profundos sobre los datos de RF en la mitad del tiempo de lo que era posible anteriormente.

«Las señales de RF pueden proporcionar información valiosa sobre la actividad de los buques comerciales en todo el mundo, incluso cuando los malhechores buscan ocultar su ubicación», dijo. Tim Pavlick, Vicepresidente de Producto, HawkEye 360. «Con estas características respaldadas por el aprendizaje automático, permitiremos a los clientes cruzar un océano ruidoso para obtener información más oportuna y crítica de los datos de RF marinos para mejorar los resultados de la misión y prevenir actividades ilegales e ilícitas».

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Los nuevos algoritmos evalúan los datos históricos de las embarcaciones y las interacciones conocidas, junto con las características contextuales de las embarcaciones para generar información sobre las complejas conexiones involucradas en la actividad ilícita de las embarcaciones marinas, como la pesca ilegal, el tráfico de personas, el envío ilegal de mercancías. contrabando y más. Esto proporciona a los analistas una visión holística de la actividad marítima y la capacidad de detectar, predecir y expandir las actividades de alto riesgo.

«Nos complace apoyar a HawkEye 360 ​​para desarrollar rápidamente modelos de aprendizaje automático para resolver problemas que ocurren en la inmensidad de los océanos del mundo», dijo. Sri Elaprolu, Senior Manager of Amazon Machine Learning Solutions Lab. «Al combinar los datos de HawkEye y la experiencia de dominio profundo con Amazon SageMaker Autopilot, HawkEye 360 ​​puede reducir el tiempo de desarrollo e implementación del aprendizaje a la mitad. Esto libera tiempo para que sus científicos de datos se concentren en creando soluciones nuevas e innovadoras a los problemas del mundo «.

Este análisis de señales de RF y capacidades de aprendizaje automático puede ayudar a hacer de los océanos un lugar seguro, apoyando una variedad de aplicaciones, incluida la actividad marítima comercial, operaciones de seguridad nacional, conciencia marítima, protección ambiental y más.

Para obtener más información sobre las funciones de HawkEye 360, visite he360.com.

Acerca de HawkEye 360
HawkEye 360 ​​ofrece una fuente revolucionaria de conocimiento global basada en inteligencia de radiofrecuencia (RF) geoespacial a quienes trabajan para hacer del mundo un lugar más seguro. La compañía opera la primera constelación de satélites de tipo comercial para detectar, caracterizar y ubicar geográficamente una amplia gama de señales de RF. Estos datos y análisis de RF únicos equipan a nuestros clientes globales con la información de alto impacto necesaria para tomar decisiones con confianza. HawkEye 360 ​​tiene su sede en Herndon.

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FUENTE HawkEye 360

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http://he360.com

Federico Pareja

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