Machine Learning de Unisys se usará para anti-terrorismo

La herramienta de análisis y machine learning CSIRO será utilizada por Data61 y Unisys en una prueba de concepto en “un importante centro de Asia”.

CIO AMÉRICA LATINA | Por Elibeth Eduardo | @ely_e

Aunque la amenaza terrorista, en general, resuena poco en América Latina, la prueba que se realizará para evaluar la efectividad de la analítica de datos y el aprendizaje automático en la detección de riesgos de seguridad fronteriza asociados con viajeros – pasajeros, solicitudes de visa, carga y paquetes puede que suene más familiar.

Eso es, precisamente, lo que la investigación – financiada por Unisys – intenta establecer, en un trabajo conjunto realizado con CSIRO.

La misma consiste en evaluar conjuntos de datos anónimos de aerolíneas que usan tanto herramientas de analítica como aprendizaje de máquina para identificar patrones y riesgos, incluyendo tanto intención maliciosa del viajero como contenido peligroso en la carga.

Para identificar cuánto más hay que trabajar en esto, la empresa ha anunciado que se realizará una prueba de concepto se llevará a cabo en un “gran centro asiático” sin nombre (¿Japón? ¿Hong Kong? ¿Singapur? ¿Taiwan?) con la intención de desarrollar la tecnología del producto que será vendido a gobiernos de todo el mundo, dijeron ambas organizaciones.

¿Hacia un mundo más seguro?

Parte de esfuerzo en torno a esta prueba se está realizando con el Departamento Australiano de Inmigración y Protección Fronteriza el cual, como cliente de Unisys, ya conoce la herramienta y ha asumido la responsabilidad del despliegue de la nueva plataforma, toda vez que concluya la prueba satisfactoriamente.

“El objetivo final de esta colaboración internacional es hacer que los procesos de seguridad fronteriza sean más eficientes, rentables y seguros para los países de todo el mundo”, destacó el CEO de Data 61, Adrian Turner.

Por su parte, el director global de seguridad fronteriza de Unisys, John Kendall estima que la solución ayudaría a los gobiernos a concentrar mejor sus recursos en viajeros y carga más peligrosos.

“La mayoría de las agencias fronterizas hoy se basan en reglas diseñadas por humanos para identificar personas o carga. sospechosas. Cuando trabajamos con Data61, estamos incorporando aprendizaje de máquinas y análisis de información para revelar en tiempo real la intención de los viajeros y los cargadores”, afirmó Kendall.

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