ドン・ウィデナー博士、BAEシステムズの高度分析研究所技術ディレクター – インタビュー・シリーズ

ドン・ウィデナー博士は、BAEシステムズの高度分析研究所とインテリジェンス、監視、偵察（ISR）分析ポートフォリオの技術ディレクターです。

BAEシステムズは、世界中で約83,000人の従業員を擁するグローバルな防衛、航空宇宙、セキュリティ企業です。同社の製品やサービスは、空、陸、海の軍事力、先進的な電子機器、セキュリティ、情報技術、サポートサービスなど、幅広い分野をカバーしています。

あなたが最初にAIとロボティクスに惹かれたのは何でしたか?

私は、インテリジェンス分析者の能力を高めるために、トレード・クラフトの開発やテクノロジーに焦点を当ててきました。インテリジェンス分析の背景を持つ私は、インテリジェンスデータの収集と意思決定の間にあるギャップを埋めることを目的としてキャリアを積んできました。

2019年8月、BAEシステムズは、UiPathと提携してロボティクス・オペレーションズ・センターを立ち上げ、米国防衛・インテリジェンス・コミュニティーに自動化と機械学習の機能を提供することを発表しました。この提携について説明してください。

BAEシステムズのインテリジェンス・セキュリティ部門の高度分析研究所では、2,000以上のインテリジェンス分析者のためにAIを民主化することが重要な推進力です。UiPathなどのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールを使用することで、迅速に分析者をカスタマイズされたトレーニング・コースやコミュニティ・オブ・プラクティス（ロボティクス・オペレーションズ・センターなど）でサポートし、効率性と有効性を高めることができます。プログラミングの基礎がない分析者でも、繰り返しのタスクに取り組む「ボット」を構築することができます。

ロボティクス・オペレーションズ・センターのボットは、サイバー犯罪と戦うためにどのように使用されますか?

サイバー脅威分析のための外部脅威データ収集にAIを適用する必要があります。RSA 2020では、Dellと提携して、NVIDIA GPU、ライブラリ、フレームワーク、管理ソフトウェアを含むマシン・ラーニングのAI Ready Bundleを展示しました。会議参加者に、物理的な脅威ホットスポットを識別するために公開データをフィルタリングするオブジェクト検出モデルを作成するプロセスを紹介しました。これは、サイバー犯罪を引き起こす可能性があります。

ボットが使用するニューラル・ネットワークをトレーニングするために収集されるデータセットの例をいくつか教えてください。

BAEシステムズは最近、陸軍のオープン・ソース・インテリジェンス（OSINT）契約を獲得し、ビッグ・データの機能をセキュアなクラウド・ホスティング・環境に統合する責任を負っています。

BAEシステムズで現在開発中のディープ・ラーニングの手法をいくつか教えてください。

現在開発中のディープ・ラーニングの手法としては、モーション・イメージ、人道的災害救援、COVID-19があります。

部分的に見えるオブジェクトや他のオブジェクトによって隠されたオブジェクトの検出と分類は、まだ課題であると思いますか?

コンピュータ・ビジョン・モデルは、部分的に隠されたオブジェクトに対して効果が低くなりますが、基礎的な軍事情報のような国家のミッション・イニシアチブでは、高い偽陽性率であっても意思決定の優位性をサポートする可能性があります。

コンピュータ・ビジョンの他の課題は何ですか?

データのラベル付けが課題です。分類されていないデータのラベル付けのために、いくつかのデータ・ラベル付け会社と提携していますが、分類されたデータの場合は、インテリジェンス分析者のワークフォースを使用してコンピュータ・ビジョンのトレーニング・イニシアチブをサポートしています。このワークフォースは有限のリソースです。

このインタビューに参加いただき、ありがとうございます。詳しく知りたい方は、BAEシステムズを訪問してください。