Dr Don Widener, Dyrektor Techniczny Laboratorium Zaawansowanej Analityki BAE Systems – Seria Wywiadów

Don Widener jest Dyrektorem Technicznym Laboratorium Zaawansowanej Analityki BAE Systems oraz Portfela Analizy Wywiadu, Nadzoru i Rozpoznania (ISR).

BAE Systems to globalna firma obronna, lotnicza i bezpieczeństwa, zatrudniająca około 83 000 osób na całym świecie. Ich produkty i usługi obejmują siły powietrzne, lądowe i morskie, a także zaawansowaną elektronikę, bezpieczeństwo, technologie informacyjne i usługi wsparcia.

Czym było to, co początkowo przyciągnęło Twoją uwagę do sztucznej inteligencji i robotyki?

Zawsze interesowałem się udoskonaleniem możliwości analityków wywiadu, aby byli bardziej skuteczni w swojej misji, czy to poprzez rozwój rzemiosła, czy technologii. Z tłem analityka wywiadu, skoncentrowałem swoją karierę na zamykaniu lukę między zbieraniem danych wywiadowczych a podejmowaniem decyzji.

We wrześniu 2019 roku BAE Systems ogłosiło partnerstwo z UiPath, w celu uruchomienia Centrum Operacji Robotycznych (PATH ), które przyniesie możliwości automatyzacji i uczenia maszynowego do społeczności obrony i wywiadu w USA. Czy mógłbyś opisać to partnerstwo?

Udemokratyzowanie sztucznej inteligencji dla naszych 2000+ analityków wywiadu jest głównym motorem dla Laboratorium Zaawansowanej Analityki sektora Wywiadu i Bezpieczeństwa BAE Systems. Poprzez wykorzystanie narzędzi do automatyzacji procesów robotycznych (RPA), takich jak UiPath, możemy szybko uzupełnić naszych analityków o dostosowane kursy szkoleniowe i społeczności praktyczne (takie jak Centrum Operacji Robotycznych), napędzając zyski w wydajności i skuteczności. Analitycy bez podstaw programistycznych mogą tworzyć modele automatyzacji lub “boty” do rozwiązywania powtarzalnych zadań.

Jak boty z Centrum Operacji Robotycznych będą wykorzystywane do walki z cyberprzestępczością?

Istnieje duże zapotrzebowanie na zastosowanie sztucznej inteligencji do zbierania danych zewnętrznych o zagrożeniach cybernetycznych do analizy zagrożeń. Na konferencji RSA 2020, współpracowaliśmy z Dell, aby zaprezentować ich pakiet AI Ready dla uczenia maszynowego, który obejmuje procesory NVIDIA (NVDA ), biblioteki i ramy, oraz oprogramowanie zarządzające w kompletnym stosie rozwiązań. Zaprezentowaliśmy współpracę człowieka i maszyny, prowadząc uczestników konferencji przez proces tworzenia modelu wykrywania obiektów, wykorzystywanego do filtrowania publicznie dostępnych danych w celu identyfikacji gorących punktów zagrożeń fizycznych, które mogą wyzwolić cyberprzestępczość.

Jakie są niektóre z danych, które będą zbierane w celu szkolenia sieci neuronowych wykorzystywanych przez boty?

BAE Systems otrzymało niedawno kontrakt Armii na Wywiad Otwarty (OSINT), odpowiedzialny za integrację możliwości dużych danych z naszym bezpiecznym środowiskiem hostingu w chmurze.

Czy mógłbyś opisać niektóre z obecnie stosowanych metod głębokiego uczenia się w BAE Systems?

Niektóre z metod głębokiego uczenia się, nad którymi pracujemy, to Obrazowanie Ruchu, Pomoc Humanitarna w Sytuacjach Klęsk Żywiołowych oraz COVID-19.

Czy uważasz, że wykrywanie obiektów i klasyfikacja są nadal problemem, gdy chodzi o obiekty, które są tylko częściowo widoczne lub zasłonięte przez inne obiekty?

Modele widzenia komputera są mniej skuteczne, gdy obiekty są częściowo zasłonięte, ale dla inicjatyw misji narodowych, takich jak Podstawowy Wywiad Wojskowy, nawet wysokie wskaźniki fałszywych pozytywów mogą nadal wspierać przewagę decyzyjną.

Jakie są inne wyzwania stojące przed widzeniem komputera?

Etykietowanie danych jest wyzwaniem. Współpracowaliśmy z kilkoma firmami etykietującymi dane, aby oznaczyć nieklasyfikowane dane, ale dla danych klasyfikowanych wykorzystujemy naszą siłę roboczą analityków wywiadu, aby wspierać te inicjatywy szkolenia CV, a ta siła robocza jest zasobem o ograniczonej dostępności.

Dziękuję za ten wywiad. Każdy, kto chce dowiedzieć się więcej, może odwiedzić BAE Systems.