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

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

BAE Systems é uma empresa global de defesa, aeroespacial e segurança que emprega cerca de 83,000 pessoas em todo o mundo. Seus produtos e serviços abrangentes abrangem forças aéreas, terrestres e navais, bem como eletrônica avançada, segurança, tecnologia da informação e serviços de suporte.

O que inicialmente o atraiu pessoalmente para IA e robótica?

Sempre me interessei em aumentar a capacidade dos analistas de inteligência para serem mais eficazes em sua missão, seja por meio do desenvolvimento de ofícios comerciais ou da tecnologia. Com experiência em análise de inteligência, concentrei 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, para lançar o Robotic Operations Center que trará capacidades de automação e aprendizado de máquina às comunidades de defesa e inteligência dos EUA. Você poderia descrever essa parceria?

Democratizar a IA para nossos mais de 2,000 analistas de inteligência é um dos principais impulsionadores do Laboratório de Análise Avançada do setor de Inteligência e Segurança da BAE Systems. Ao usar ferramentas de Automação Robótica de Processos (RPA), como o UiPath, poderíamos aumentar rapidamente nossos analistas com cursos de treinamento personalizados e comunidades de prática (como o Centro de Operações Robóticas), gerando ganhos em eficiência e eficácia. Analistas sem base em programação podem criar modelos de automação ou “bots” para lidar com tarefas repetitivas.

Como os bots do Robotic Operations Center serão usados ​​para combater o cibercrime?

Há uma grande necessidade de aplicar IA à coleta de dados de ameaças externas para análise de ameaças cibernéticas. Na RSA 2020, fizemos uma parceria com a Dell para apresentar seu AI Ready Bundle para Machine Learning, que inclui GPUs NVIDIA, bibliotecas e estruturas e software de gerenciamento em uma pilha de soluções completa. Mostramos a equipe homem-máquina ao conduzir os participantes da conferência por meio de uma criação de modelo de detecção de objetos usado para filtrar dados disponíveis publicamente para identificar pontos de acesso de ameaças físicas, que podem desencadear crimes cibernéticos.

Vastos mares de big data serão coletados para treinar as redes neurais usadas pelos bots. Quais são alguns dos conjuntos de dados que serão coletados?

A BAE Systems recebeu recentemente o prêmio Inteligência de Código Aberto do Exército (OSINT) contrato responsável pela integração de recursos de big data em nosso ambiente seguro de hospedagem em nuvem.

Você poderia descrever algumas das atuais metodologias de deep learning que estão sendo trabalhadas na BAE Systems?

Algumas das metodologias de aprendizado profundo nas quais estamos trabalhando são imagens em movimento, ajuda humanitária em desastres e COVID-19.

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

Os modelos de visão computacional são menos eficazes quando parcialmente obscurecidos, mas para iniciativas de missões nacionais como a Inteligência Militar Fundacional, mesmo taxas elevadas de falsos positivos ainda podem apoiar a vantagem de decisão.

Quais são alguns dos outros desafios enfrentados pela visão computacional?

A rotulagem de dados é um desafio. Fizemos parceria com várias empresas de rotulagem de dados para rotular 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. Quem quiser saber mais pode visitar BAE Systems.