Tiến sĩ Don Widener, Giám đốc Kỹ thuật của Phòng thí nghiệm Phân tích Tiên tiến của BAE Systems – Loạt phỏng vấn

Don Widener là Giám đốc Kỹ thuật của Phòng thí nghiệm Phân tích Tiên tiến của BAE Systems và Tổng hợp Phân tích Trinh sát (ISR) .

BAE Systems là một công ty quốc phòng, hàng không và an ninh toàn cầu, sử dụng khoảng 83.000 người trên toàn thế giới. Các sản phẩm và dịch vụ đa dạng của họ bao gồm lực lượng không quân, lục quân và hải quân, cũng như điện tử tiên tiến, an ninh, công nghệ thông tin và dịch vụ hỗ trợ.

Điều gì đã thu hút bạn cá nhân đến AI và robot?

Tôi luôn quan tâm đến việc tăng cường khả năng của các nhà phân tích tình báo để trở nên hiệu quả hơn trong nhiệm vụ của họ, dù đó là thông qua phát triển thương mại hoặc công nghệ. Với nền tảng phân tích tình báo của tôi, tôi đã tập trung sự nghiệp của mình vào việc thu hẹp khoảng cách giữa thu thập dữ liệu tình báo và ra quyết định.

Vào tháng 8 năm 2019, BAE Systems đã công bố một quan hệ đối tác với UiPath (PATH ) để ra mắt Trung tâm Hoạt động Robot, sẽ mang lại khả năng tự động hóa và học máy cho các cộng đồng quốc phòng và tình báo của Mỹ. Bạn có thể mô tả quan hệ đối tác này không?

Đảng phái hóa AI cho 2.000+ nhà phân tích tình báo của chúng tôi là một yếu tố chính cho Phòng thí nghiệm Phân tích Tiên tiến của BAE Systems Intelligence & Security. Bằng cách sử dụng các công cụ Tự động hóa Quy trình Robot (RPA) như UiPath, chúng tôi có thể nhanh chóng tăng cường các nhà phân tích của mình với các khóa đào tạo tùy chỉnh và cộng đồng thực hành (như Trung tâm Hoạt động Robot), thúc đẩy hiệu quả và hiệu quả. Các nhà phân tích không có nền tảng lập trình có thể xây dựng mô hình tự động hóa hoặc “bot” để giải quyết các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

Làm thế nào các bot từ Trung tâm Hoạt động Robot sẽ được sử dụng để chống lại tội phạm mạng?

Có một nhu cầu lớn để áp dụng AI vào thu thập dữ liệu đe dọa bên ngoài cho Phân tích Đe dọa mạng. Tại RSA 2020, chúng tôi đã hợp tác với Dell để展示 Bundle AI Ready cho Học máy, bao gồm NVIDIA GPU, thư viện và khung, và phần mềm quản lý trong một giải pháp ngăn xếp hoàn chỉnh. Chúng tôi đã展示 sự hợp tác giữa con người và máy bằng cách dẫn các khách tham quan hội nghị qua quá trình tạo mô hình phát hiện đối tượng để lọc dữ liệu công khai có sẵn để xác định các điểm nóng đe dọa vật lý, có thể kích hoạt tội phạm mạng.

Những tập dữ liệu nào sẽ được thu thập để đào tạo các mạng nơ-ron được sử dụng bởi các bot?

BAE Systems gần đây đã được trao hợp đồng Tình báo Nguồn Mở (OSINT) của Quân đội chịu trách nhiệm tích hợp khả năng dữ liệu lớn vào môi trường lưu trữ đám mây bảo mật của chúng tôi.

Bạn có thể mô tả một số phương pháp học sâu hiện đang được thực hiện tại BAE Systems không?

Một số phương pháp học sâu chúng tôi đang thực hiện là Hình ảnh chuyển động, Cứu trợ Thảm họa Nhân đạo và COVID-19.

Bạn có tin rằng việc phát hiện đối tượng và phân loại vẫn là một vấn đề khi đối tượng chỉ được hiển thị một phần hoặc bị che khuất bởi các đối tượng khác không?

Các mô hình tầm nhìn máy tính kém hiệu quả hơn khi bị che khuất một phần, nhưng đối với các sáng kiến nhiệm vụ quốc gia như Tình báo Quân sự Cơ bản, thậm chí tỷ lệ dương tính giả cao vẫn có thể hỗ trợ lợi thế quyết định.

Những thách thức nào khác đang đối mặt với tầm nhìn máy tính?

Gán nhãn dữ liệu là một thách thức. Chúng tôi đã hợp tác với một số công ty gán nhãn dữ liệu để gán nhãn dữ liệu không phân loại, nhưng đối với dữ liệu phân loại, chúng tôi đang sử dụng lực lượng lao động nhà phân tích tình báo của mình để hỗ trợ các sáng kiến đào tạo CV và lực lượng lao động này là một nguồn lực有限.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn này. Đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm, họ có thể truy cập BAE Systems.