Absolwentka Wydziału Inżynierii Lądowej i Geodezji, ppor. mgr inż. Kinga Reda, została laureatką konkursu Ministra Obrony Narodowej na najlepszą pracę inżynierską i magisterską z zakresu technologii, technik i inżynierii systemów autonomicznych, mających potencjał zastosowania w obszarze obronności lub bezpieczeństwa państwa.

W ramach rozpoznania obrazowego pozyskiwanych jest coraz więcej obrazów cyfrowych, w tym zobrazowań satelitarnych. Tak wielka baza danych obrazowych wymaga zabezpieczenia przed niepożądanym działaniem osób trzecich w cyberprzestrzeni. Ponadto (uwzględniając rosnącą liczba publikowanych zobrazowań satelitarnych oraz zdjęć lotniczych w otwartych źródłach informacji) ważne jest stworzenie algorytmów pozwalających na automatyczne maskowanie elementów oraz obiektów, których lokalizacja jest tajna. Nagrodzona praca przedstawia propozycję rozwiązania wyżej wymienionych problemów przy wykorzystaniu algorytmów sztucznej inteligencji. Zastosowanie ich pozwala nie tylko na zamaskowanie obiektów na zobrazowaniach, ale też na zmylenie rozpoznania obrazowego przeciwnika.

Do wykonania algorytmów ukrywających wrażliwe informacje przed analizą wizualną ppor. Reda posłużyła się generatywnymi sieciami przeciwstawnymi w celu generowania nowych obrazów, przestawiających obszary leśne, łąki i pola. Ponadto zbadała możliwości maskowania wskazanych obszarów za pomocą Generative Multi-column Convolutional Neural Network (GMCNN) oraz porównała tę metodę z algorytmem inpaint biblioteki OpenCV.

Drugi typ przedstawionych algorytmów jest odpowiedzialny za zmylenie klasyfikatorów za pomocą obrazów przeciwstawnych. Metoda ta pozwala na zamaskowanie informacji, którą przenosi zdjęcie cyfrowe przed automatyczną klasyfikacją zdjęć za pomocą głębokich sieci neuronowych, przy jednoczesnym przypisaniu klasy fałszywej. Natomiast ostatni rodzaj algorytmów wykorzystuje steganografię w celu ukrycia niejawnych informacji (obrazów) w innym obrazie.

Ppor. Reda zaznacza, że studia na Wydziale Inżynierii Lądowej i Geodezji dają solidne przygotowanie merytoryczne, które jest podstawą do prowadzenia badań. „Uczelnia zapewnia bardzo dobre warunki do nauki, infrastrukturę oraz sprzęt komputerowy, który jest niezbędny do opracowania algorytmów głębokiego uczenia, a także - dzięki współpracy z Ośrodkiem Rozpoznania Obrazowego w Białobrzegach - sprawia, że prowadzenie eksperymentów badawczych związanych z dalszym rozwojem algorytmów SI jest bardziej efektywne” – podkreśla ppor. Kinga Reda.