فرایند کشف و تشخیص اشیای پنهان از طریق دستگاه های تصویربرداری موج میلی متری در فرودگاه ها و مراکز حساس امنیتی که توسط اپراتور انسانی بررسی می شوند، از چالش برانگیزترین مسائل امنیتی به شمار می روند. دستگاه بادی اسکنر موج میلی متری با استفاده از نوع خاصی از امواج الکترومغناطیسی، تصویر حالت فردی که در باکس بازرسی قرار دارد را از جلو و پشت به کمک امواج از طریق دو فرستنده چرخشی تولید و به اپراتور ارسال می کند. استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر شخصی سازی شده مربوط به این تصاویر از بدیع ترین راهکارهای فناورانه برای رفع این چالش امنیتی است. برای ساخت دیتاست های تخصصی تر، یکی از چالش های مهم استفاده از خبرگان امر امنیت که تجربه زیادی در شیوه های پنهان سازی دارند، می باشد. این افراد می توانند جزئیات پنهان سازی و استفاده از مواد مختلف جهت فریب دادن سیستم هوش مصنوعی را به داده های آموزش اضافه کنند. در این طرح، با کمک افراد دارای تجربه در امنیت فیزیکی فرودگاه ها دیتاستی شامل 3، 500 داده مجزا جمع آوری شد. سپس فرایند برچسب گذاری همه 3، 500 داده انجام شد. طراحی معماری شبکه های عصبی عمیق مبتنی بر ناحیه (segmented)، R-CNN سریع شده و Mask R-CNN به همراه کد آن ها که دقت بالای 90 درصد را نشان داد، تحویل داده شد. به علاوه، آموزش شبکه های عصبی، پیاده سازی روی GPU با قابلیت تشخیص خودکار، قابلیت ارتباط با FPGA و سخت افزار نیز صورت پذیرفت.

"تعمیرات و نگهداری سازه های فراساحلی، مانند سکوهای نفت و گاز، یک فرآیند مهم و ضروری است که باید با دقت و ایمنی انجام شود. شرایط آب وهوایی، به ویژه سرعت باد و ارتفاع امواج، می تواند تأثیر قابل توجهی بر ایمنی و بهره وری این عملیات داشته باشد. در حال حاضر، پیش بینی آب وهوا برای بازه های زمانی طولانی تر از 10 روز با دقت پایینی انجام می شود. این امر می تواند خطرات قابل توجهی را برای عملیات تعمیر و نگهداری سازه های فراساحلی ایجاد کند. هدف این پروژه، توسعه یک مدل پیش بینی پنجره های آب وهوایی در بازه های 10 تا 90 روز، برای تعمیر و نگهداری سازه های فراساحلی است. در این پروژه، یک مدل پیش بینی پنجره های آب وهوایی بر اساس ترکیبی از روش های شبیه سازی آب وهوایی و یادگیری ماشین توسعه یافته است. در بخش شبیه سازی آب وهوایی، از یک مدل جهانی برای پیش بینی میدان باد و امواج استفاده شد. سپس، این نتایج با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین بهبود یافت. مدل یادگیری ماشین از داده های تاریخی باد و امواج برای یادگیری الگوهای آب وهوایی استفاده نمود. در نهایت، یک مدل نهایی با ترکیب نتایج دو مدل شبیه سازی و یادگیری ماشین توسعه داده شد. این مدل دقت پیش بینی را برای بازه های 10 تا 90 روز به طور قابل توجهی بهبود بخشید. برای بازه 10 روز، دقت پیش بینی مدل توسعه یافته حدود 90 درصد برآورد شده است. این میزان دقت، تقریباً دو برابر دقت پیش بینی های مدل های جهانی است. برای بازه 90 روز، دقت پیش بینی مدل توسعه یافته حدود 70 درصد است. این میزان دقت نیز، همچنان بالاتر از دقت پیش بینی مدل های جهانی است. این مدل می تواند برای بهبود ایمنی و بهره وری عملیات تعمیر و نگهداری سازه های فراساحلی مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، مدل توسعه یافته می تواند برای برنامه ریزی فعالیت های دریایی مانند حمل و نقل، ماهیگیری و گردشگری نیز استفاده شود. "