Dr. Don Widener, technický ředitel BAE Systems's Advanced Analytics Lab – série rozhovorů

Don Widener je technickým ředitelem společnosti Advanced Analytics Lab společnosti BAE Systems a Portfolio analýzy zpravodajství, sledování a průzkumu (ISR)..

BAE Systems je globální obranná, letecká a bezpečnostní společnost zaměstnávající kolem 83,000 XNUMX lidí po celém světě. Jejich široké produkty a služby pokrývají vzdušné, pozemní a námořní síly, stejně jako pokročilou elektroniku, bezpečnost, informační technologie a podpůrné služby.

Co vás osobně zpočátku přitahovalo k AI a robotice?

Vždy jsem se zajímal o to, jak zvýšit schopnost analytiků zpravodajských služeb být efektivnější ve svém poslání, ať už to bylo prostřednictvím rozvoje řemesla nebo technologií. Sám jsem se zabýval analýzou zpravodajských informací a svou kariéru jsem zaměřil na odstranění propasti mezi sběrem zpravodajských dat a rozhodováním.

V srpnu 2019 Společnost BAE Systems oznámila partnerství s UiPath za účelem spuštění Robotického provozního centra který přinese možnosti automatizace a strojového učení americkým obranným a zpravodajským komunitám. Mohl byste toto partnerství popsat?

Demokratizace umělé inteligence pro naše více než 2,000 XNUMX zpravodajských analytiků je hlavním hnacím motorem pro laboratoř pokročilé analýzy BAE Systems Intelligence & Security. Použitím nástrojů Robotic Process Automation (RPA), jako je UiPath, bychom mohli rychle rozšířit naše analytiky o na míru šité školicí kurzy a komunity praxe (jako je Robotic Operations Center), což by přineslo nárůst efektivity a efektivity. Analytici bez základů programování mohou vytvářet modely automatizace nebo „boty“ pro řešení opakujících se úkolů.

Jak budou roboti z Robotického operačního centra využiti v boji proti kyberzločinu?

Existuje velká potřeba použít AI na sběr dat o externích hrozbách pro analýzu kybernetických hrozeb. Na RSA 2020 jsme se spojili se společností Dell, abychom předvedli jejich balíček AI Ready pro strojové učení, který zahrnuje GPU NVIDIA, knihovny a frameworky a software pro správu v kompletním balíčku řešení. Předvedli jsme týmovou spolupráci mezi člověkem a strojem prostřednictvím chodících návštěvníků konference prostřednictvím vytvoření modelu detekce objektů, který se používá k filtrování veřejně dostupných dat za účelem identifikace ohnisek fyzické hrozby, která mohou spouštět kyberzločin.

K trénování neuronových sítí používaných roboty budou shromážděna obrovská moře velkých dat. Jaké jsou některé z datových sad, které budou shromažďovány?

BAE Systems byla nedávno oceněna Armádní open source inteligence (OSINT) smlouvy odpovědné za integraci funkcí velkých dat do našeho zabezpečeného cloudového hostingového prostředí.

Mohl byste popsat některé současné metodiky hlubokého učení, na kterých se v BAE Systems pracuje?

Některé z metod hlubokého učení, na kterých pracujeme, jsou Motion Imagery, Humanitarian Disaster Relief a COVID-19.

Myslíte si, že detekce a klasifikace objektů je stále problémem, pokud jde o objekty, které jsou pouze částečně viditelné nebo zakryté jinými objekty?

Modely počítačového vidění jsou méně účinné, když jsou částečně zakryty, ale pro iniciativy národních misí, jako je Foundational Military Intelligence, by i vysoká míra falešně pozitivních výsledků mohla stále podporovat výhodu při rozhodování.

Jaké jsou další výzvy, kterým počítačové vidění čelí?

Označování dat je výzva. Navázali jsme partnerství s několika společnostmi pro označování dat za účelem označování neutajovaných dat, ale pro utajovaná data využíváme k podpoře těchto iniciativ školení CV naši pracovní sílu analytiků a tato pracovní síla je omezeným zdrojem.

Děkuji za tento rozhovor. Pro každého, kdo se chce dozvědět více, může navštívit BAE Systems.