Dr. Don Widener, Diretor Técnico do Laboratório de Análise Avançada da BAE Systems – Série de Entrevistas

Don Widener é o Diretor Técnico do Laboratório de Análise Avançada da BAE Systems e do Portfólio de Análise de Inteligência, Vigilância e Reconhecimento (ISR).

BAE Systems é uma empresa global de defesa, aerospacial e segurança que emprega cerca de 83.000 pessoas em todo o mundo. Seus produtos e serviços abrangem forças aéreas, terrestres e navais, além de eletrônica avançada, segurança, tecnologia da informação e serviços de suporte.

O que o atraiu inicialmente para a IA e a robótica?

Eu sempre estive interessado em aumentar a capacidade dos analistas de inteligência de serem mais eficazes em sua missão, seja por meio do desenvolvimento de ofícios ou tecnologia. Com uma formação em análise de inteligência, eu me concentrei em minha carreira em fechar a lacuna entre a coleta de dados de inteligência e a tomada de decisões.

Em agosto de 2019, a BAE Systems anunciou uma parceria com a UiPath (PATH ) para lançar o Centro de Operações Robóticas, que trará capacidades de automação e aprendizado de máquina para as comunidades de defesa e inteligência dos EUA. Pode descrever essa parceria?

Democratizar a IA para nossos 2.000+ analistas de inteligência é um dos principais impulsionadores para o setor de Segurança e Inteligência da BAE Systems. Ao usar ferramentas de Automação de Processos Robóticos (RPA) como a UiPath, podemos rapidamente aumentar nossos analistas com cursos de treinamento personalizados e comunidades de prática (como o Centro de Operações Robóticas), impulsionando ganhos em eficiência e eficácia. Analistas sem conhecimento de programação podem criar modelos de automação ou “robôs” para lidar com tarefas repetitivas.

Como os robôs do Centro de Operações Robóticas serão usados para combater o cibercrime?

Há uma grande necessidade de aplicar a IA à coleta de dados de ameaças externas para a análise de ameaças cibernéticas. Na RSA 2020, nos associamos à Dell para demonstrar o pacote de aprendizado de máquina da AI Ready, que inclui GPUs da NVIDIA (NVDA ), bibliotecas e frameworks, e software de gerenciamento em uma solução completa. Demonstramos a equipe de humanos e máquinas ao levar os participantes da conferência por meio da criação de um modelo de detecção de objetos para filtrar dados publicamente disponíveis e identificar pontos quentes de ameaças físicas que podem desencadear cibercrimes.

Quais são alguns dos conjuntos de dados que serão coletados para treinar as redes neurais usadas pelos robôs?

A BAE Systems foi recentemente premiada com o contrato de Inteligência de Fontes Abertas do Exército, responsável por integrar capacidades de big data em nosso ambiente de hospedagem de nuvem segura.

Pode descrever algumas das metodologias de aprendizado profundo atuais que estão sendo trabalhadas na BAE Systems?

Algumas das metodologias de aprendizado profundo que estamos trabalhando incluem Imagem em Movimento, Alívio de Desastres Humanitários e COVID-19.

Você acredita que a detecção de objetos e a classificação ainda são um problema quando se trata de objetos que estão apenas parcialmente visíveis ou obscurecidos por outros objetos?

Os modelos de visão computacional são menos eficazes quando parcialmente obscurecidos, mas para iniciativas de missão nacional, como a Inteligência Militar Fundamental, mesmo taxas de falsos positivos altas ainda podem apoiar a vantagem de decisão.

Quais são alguns dos outros desafios enfrentados pela visão computacional?

A marcação de dados é um desafio. Nos associamos a várias empresas de marcação de dados para marcar dados não classificados, mas para dados classificados, estamos usando nossa força de trabalho de analistas de inteligência para apoiar essas iniciativas de treinamento de CV e essa força de trabalho é um recurso finito.

Obrigado por esta entrevista. Para quem deseja saber mais, pode visitar BAE Systems.