BAE系统高级分析实验室技术总监Don Widener博士 – 采访系列

Don Widener是BAE系统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系统是一家全球性的国防、航空和安全公司，全球雇员人数约为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。

是什么最初吸引您个人对人工智能和机器人感兴趣的？

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系统宣布与UiPath合作，推出机器人操作中心，该中心将为美国国防和情报社区带来自动化和机器学习能力。您能描述一下这一合作吗？

为我们2000多名情报分析师提供人工智能的民主化是BAE系统情报和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，我们可以快速地为我们的分析师提供定制的培训课程和实践社区（如机器人操作中心），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。

机器人操作中心的机器人将如何被用来打击网络犯罪？

在网络威胁分析中，外部威胁数据收集需要应用人工智能。2020年RSA会议上，我们与Dell合作展示了他们的AI Ready Bundle for Machine Learning，该套件包括NVIDIA GPU、库和框架以及管理软件，构成了一个完整的解决方案堆栈。我们展示了人机协作，通过向与会者展示物体检测模型的创建，用于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。

训练机器人操作中心机器人的神经网络将收集大量的数据。这些数据集包括哪些？

BAE系统最近获得了陆军开放源情报（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系统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、人道主义灾难救济和COVID-19。

您是否认为，物体检测和分类仍然是部分可见或被其他物体遮挡的物体的问题？

计算机视觉模型在部分遮挡时效果较差，但对于国家任务计划（如基础军事情报）来说，即使高假阳性率也可能支持决策优势。

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，但对于分类的数据，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培训计划，而这个工作人员是一个有限的资源。

感谢您接受这次采访。对于任何希望了解更多的人，可以访问BAE系统。