Dr. Don Widener, Director Tehnic al BAE Systems’ Advanced Analytics Lab – Seria de Interviuri

Don Widener este Directorul Tehnic al BAE Systems’ Advanced Analytics Lab și Intelligence, Surveillance & Reconnaissance (ISR) Analysis Portfolio.

BAE Systems este o companie globală de apărare, aerospațială și securitate, care angajează aproximativ 83.000 de oameni în întreaga lume. Produsele și serviciile lor diverse acoperă forțele aeriene, terestre și navale, precum și electronica avansată, securitatea, tehnologia informației și serviciile de suport.

Ce v-a atras inițial la AI și robotică?

Am fost întotdeauna interesat de îmbunătățirea capacității analiștilor de intelligence de a fi mai eficienți în misiunea lor, fie prin dezvoltarea de metode comerciale sau tehnologie. Cu o experiență în analiza de intelligence, am concentrat cariera mea pe reducerea decalajului dintre colectarea de date de intelligence și luarea deciziilor.

În august 2019, BAE Systems a anunțat un parteneriat cu UiPath, pentru a lansa Centrul de Operațiuni Robotice (PATH ), care va aduce capacități de automatizare și învățare automată comunităților de apărare și intelligence din SUA. Puteți descrie acest parteneriat?

Democratizarea AI pentru cei peste 2.000 de analiști de intelligence ai noștri este un factor cheie pentru sectorul Advanced Analytics Lab al BAE Systems Intelligence & Security. Prin utilizarea unor instrumente de automatizare a proceselor robotice (RPA) precum UiPath, putem să îmbunătățim rapid analiștii noștri cu cursuri de formare personalizate și comunități de practică (cum ar fi Centrul de Operațiuni Robotice), conducând la creșterea eficienței și eficacității. Analiștii fără cunoștințe de programare pot crea modele de automatizare sau “roboți” pentru a aborda sarcinile repetitive.

Cum vor fi utilizați roboții din Centrul de Operațiuni Robotice pentru a combate criminalitatea cibernetică?

Există o nevoie majoră de aplicare a AI pentru colectarea de date de amenințare externă pentru analiza amenințărilor cibernetice. La RSA 2020, am parteneriat cu Dell pentru a prezenta pachetul lor AI Ready pentru Machine Learning, care include NVIDIA GPU, biblioteci și cadre, și software de gestionare într-o soluție completă. Am prezentat echipa om-mașină prin ghidarea vizitatorilor conferinței prin crearea unui model de detectare a obiectelor pentru a filtra datele disponibile public pentru a identifica zonele de pericol fizic, care pot declanșa infracțiuni cibernetice.

Ce seturi de date vor fi colectate pentru a antrena rețelele neuronale utilizate de roboți?

BAE Systems a fost recent premiat cu contractul Army’s Open Source Intelligence (OSINT) responsabil pentru integrarea capacităților de date mari în mediul nostru de găzduire sigură în cloud.

Puteți descrie unele dintre metodologiile de învățare profundă actuale lucrate la BAE Systems?

Unele dintre metodologiile de învățare profundă pe care le lucrăm sunt Imaginile în mișcare, Ajutorul Umanitar în Situații de Dezastre și COVID-19.

Credeti că detectarea obiectelor și clasificarea lor este încă o problemă atunci când vine vorba de obiecte care sunt doar parțial vizibile sau ascunse de alte obiecte?

Modelele de viziune computerizată sunt mai puțin eficiente atunci când sunt parțial ascunse, dar pentru inițiativele de misiune națională, cum ar fi Intelligence-ul Militar Fundamental, chiar și ratele ridicate de fals pozitive ar putea susține avantajul decizional.

Ce sunt unele dintre celelalte provocări cu care se confruntă viziunea computerizată?

Etichetarea datelor este o provocare. Am parteneriat cu mai multe companii de etichetare a datelor pentru etichetarea datelor neclasificate, dar pentru datele clasificate, utilizăm forța noastră de muncă de analiști de intelligence pentru a sprijini aceste inițiative de antrenament CV și această forță de muncă este o resursă finită.

Mulțumim pentru acest interviu. Pentru cei care doresc să afle mai multe, pot vizita BAE Systems.