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El Programa de Investigación para la Innovación en Pequeñas Empresas (SBIR) del Departamento de Seguridad Nacional (DHS) ha concedido casi 2 millones de dólares de financiación a dos pequeñas empresas para que desarrollen un dispositivo de control de pasajeros avanzado, asequible y compacto que ayude a proteger la aviación contra las amenazas en evolución.
«Necesitamos seguir evolucionando nuestras tecnologías de control de pasajeros con dispositivos automatizados, de alto rendimiento y fáciles de usar para detectar rápida y eficazmente las amenazas en los aeropuertos y otros lugares de control», dijo Kathryn Coulter Mitchell, funcionaria superior del DHS que desempeña las funciones del Subsecretario de Ciencia y Tecnología. «Los esfuerzos de detección e imagen avanzada de mano que se están desarrollando abordarán la necesidad crítica de un dispositivo de control más robusto y modernizado que sea asequible y conveniente y que pueda funcionar en una variedad de entornos y situaciones.»
Spectral Labs Inc. (Spectral Labs), con sede en San Diego (California), y TeraMetrix LLC (TeraMetrix), con sede en Ann Arbor (Michigan), han recibido aproximadamente un millón de dólares cada una en concepto de financiación de la fase II del SBIR para desarrollar soluciones de sistemas de tecnología de detección/imagen avanzada de mano. El Programa SBIR del DHS, administrado por la Dirección de Ciencia y Tecnología (S&T) del DHS, seleccionó a Spectral Labs y TeraMetrix para participar en la Fase II, tras haber demostrado con éxito su viabilidad en la Fase I.

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Smowtech es una empresa que ha desarrollado su sistema SMOWL para ayudar a las instituciones a mantener la calidad de las actividades evaluables en la formación online mediante un sistema de proctoring basado en inteligencia artificial, que permite verificar la identidad del usuario online y detectar comportamientos sospechosos a lo largo de todo el proceso de aprendizaje virtual; siendo así una solución flexible que se adapta a la metodología pedagógica de cada institución.
SMOWL es una herramienta para el aseguramiento de la calidad en la formación online que funciona en el navegador y utiliza la webcam del usuario para capturar imágenes de forma aleatoria durante toda la actividad online para generar evidencias de lo sucedido durante la evaluación online, que se facilitan al evaluador, quien tomará la decisión final.
La supervisión online es la herramienta clave para que las organizaciones faciliten el acceso universal a la educación a cualquier persona para realizar su formación 100% online, acreditando y reconociendo que la persona que ha realizado el curso es la correcta y ha obtenido los conocimientos, proporcionando un alto nivel de credibilidad para obtener la certificación. Ayuda a romper las barreras geográficas y de tiempo para aquellos que tienen problemas de movilidad, trabajan y no tienen suficiente tiempo o dinero para asistir a la formación presencial, o tienen familias y horarios incompatibles.

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Una suma de comprobación es un bloque de datos de pequeño tamaño derivado de otro bloque de datos digitales con el propósito de detectar errores que puedan haberse introducido durante su transmisión o almacenamiento. Por sí mismas, las sumas de comprobación se utilizan a menudo para verificar la integridad de los datos, pero no se confía en ellas para verificar la autenticidad de los mismos.
El procedimiento que genera esta suma de comprobación se denomina función de suma de comprobación o algoritmo de suma de comprobación. Dependiendo de los objetivos de su diseño, un buen algoritmo de suma de comprobación suele generar un valor significativamente diferente, incluso para pequeños cambios realizados en la entrada. Esto es especialmente cierto en el caso de las funciones hash criptográficas, que pueden utilizarse para detectar muchos errores de corrupción de datos y verificar la integridad general de los datos; si la suma de comprobación calculada para la entrada de datos actual coincide con el valor almacenado de una suma de comprobación calculada anteriormente, hay una probabilidad muy alta de que los datos no hayan sido alterados o corrompidos accidentalmente.