Don Widener博士，BAE Systems高级分析实验室技术总监 – 采访系列

Don Widener是BAE Systems高级分析实验室和情报、监视和侦察（ISR）分析投资组合的技术总监。

BAE Systems是一家全球防御、航空航天和安全公司，全球雇员约83,000人。他们的产品和服务涵盖空中、陆地和海军力量，以及先进电子、安全、信息技术和支持服务。

您最初是什么时候对人工智能和机器人产生了兴趣?

我一直对增强情报分析师的能力以使他们在任务中更有效感兴趣，无论是通过贸易开发还是技术。作为一名具有情报分析背景的人，我专注于弥合情报数据收集和决策之间的差距。

2019年8月，BAE Systems宣布与UiPath合作，推出机器人运营中心，将为美国国防和情报界带来自动化和机器学习能力。您能描述一下这个合作吗?

使我们的2000多名情报分析师能够使用人工智能是BAE Systems情报与安全部门高级分析实验室的主要驱动力。通过使用像UiPath这样的机器人流程自动化（RPA）工具，我们可以快速地为分析师提供定制的培训课程和实践社区（如机器人运营中心），从而提高效率和有效性。没有编程基础的分析师可以构建自动化模型或“机器人”来处理重复性任务。

机器人运营中心的机器人将如何被用来打击网络犯罪?

在外部威胁数据收集的网络威胁分析中，应用人工智能有很大的需求。在RSA 2020上，我们与Dell合作展示了他们的AI Ready Bundle for Machine Learning，其中包括NVIDIA GPU、库和框架以及管理软件的完整解决方案栈。我们展示了人机协作，通过创建物体检测模型来过滤公开可用的数据，以识别可能触发网络犯罪的物理威胁热点。

将收集大量数据来训练机器人使用的神经网络。将收集哪些数据集?

BAE Systems最近被授予了陆军的开源情报（OSINT）合同，负责将大数据能力集成到我们的安全云托管环境中。

您能描述一下BAE Systems目前正在研究的深度学习方法吗?

我们正在研究的一些深度学习方法包括运动图像、人道主义灾难救援和COVID-19。

您是否认为，当物体仅部分可见或被其他物体遮挡时，物体检测和分类仍然是一个问题?

计算机视觉模型在部分遮挡时效果较差，但对于像基础军事情报这样的国家任务计划，即使高假阳性率也可以支持决策优势。

计算机视觉面临的其他挑战是什么?

数据标注是一个挑战。我们与几家数据标注公司合作，标注未分类的数据，但对于分类数据，我们正在使用我们的情报分析师工作人员来支持这些计算机视觉训练计划，而这个工作人员是一种有限的资源。

感谢这次采访。任何人都可以访问BAE Systems来了解更多信息。