情報機構常常在巨量的衛星圖像中尋找隱藏其中的秘密核設施或秘密軍事基地，但是人類分析師數量有限。深度學習的人工智能在間諜和反間諜的世界中被證明是極具價值的。
一個例子是：美國研究者訓練深度學習的算法（algorithms）來尋找中共地對空導彈基地。它們的速度比人類分析師要快幾百倍。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。
美國《連線》雜誌報道說，深度學習的算法被證明能夠幫助沒有圖像分析經驗的人找出散布在中國西南大約9萬平方公里的區域中的地對空導彈基地。這些人工智能模擬神經網絡，層層人造神經元過濾巨大數量的數據並從中學習，它們確定導彈基地的準確率達到人類圖像分析師的90%。更令人驚歎的是，深度學習軟件將找到導彈基地的時間從過去的60個小時減少到42分鐘。
密蘇里大學的這項研究發表在《應用遙感雜誌》10月號上。眼下，衛星圖像分析師正在陷入大數據的汪洋大海中。著名商業衛星圖像公司DigitalGlobe每天產生70TB的原始衛星圖像。
密蘇里大學地理空間情報中心主任、電子工程和電腦科學教授戴維斯（Curt Davis）和他的同事們，向記者展示了深度學習模型是如何確定情報機構和國家安全專家可能非常感興趣的目標。深度學習模型，包括GoogleNet和微軟的ResNet，其最初被建立起來的目的是辨識傳統圖片並將之分類。戴維斯和同事們將這種模型進行改進，以用於解讀衛星圖像。
美國分析師也用衛星圖像來追蹤北韓的武器計劃發展情況。人類分析師可能已經確定了北韓境內大多數現有的地對空導彈基地，但是類似的深度學習工具可能幫助分析師自動發現北韓或其它國家新的地對空導彈基地。這些地對空導彈基地的發現可能幫助分析師找到其它重要目標，因為各國常常將地對空導彈部署在特定地區，以保衛附近重要的資產。
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