Project Maven desplegará algoritmos informáticos en la zona de guerra para fin de año

Ganar guerras con algoritmos informáticos e inteligencia artificial fueron algunos de los temas que los funcionarios de inteligencia del Departamento de Defensa discutieron durante una reciente Cumbre de Defensa de One Tech aquí.

Una exhibición independiente titulada, "Innovaciones en defensa: inteligencia artificial y el desafío de la ciberseguridad", presenta el sistema de razonamiento cibernético Mayhem del equipo ForAllSecure con sede en Pittsburgh. El sistema ocupó el primer lugar en las finales de agosto del 2016 Cyber ​​Grand Challenge, superando a otras seis computadoras. El Mayhem CRS ahora se exhibe en el Museo Nacional de Historia Americana del Smithsonian. La exhibición fue producida por el Centro Lemelson para el Estudio de Invención e Innovación. La exhibición se extenderá hasta septiembre 17, 2017.

Una exhibición independiente titulada, "Innovaciones en defensa: inteligencia artificial y el desafío de la ciberseguridad", presenta el sistema de razonamiento cibernético Mayhem del equipo ForAllSecure con sede en Pittsburgh. El sistema ocupó el primer lugar en las finales de agosto del 2016 Cyber ​​Grand Challenge, superando a otras seis computadoras. El Mayhem CRS ahora se exhibe en el Museo Nacional de Historia Americana del Smithsonian. La exhibición fue producida por el Centro Lemelson para el Estudio de Invención e Innovación. La exhibición se extenderá hasta septiembre 17, 2017.

Los presentadores incluyeron al Coronel del Cuerpo de Marines, Drew Cukor, jefe del Equipo de funciones cruzadas de guerra algorítmica en la Dirección de Operaciones de Inteligencia, Vigilancia y Reconocimiento, Apoyo a los Guerreros de Guerra en la Oficina del Subsecretario de Defensa para Inteligencia.

Para el final del año calendario, el departamento desplegará algoritmos informáticos avanzados en plataformas gubernamentales para extraer objetos de cantidades masivas de imágenes en movimiento o fijas, dijo Cukor en sus comentarios.

"Las personas y las computadoras trabajarán simbióticamente para aumentar la capacidad de los sistemas de armas para detectar objetos", agregó Cukor. “Con el tiempo, esperamos que un analista pueda hacer el doble de trabajo, potencialmente el triple, de lo que está haciendo ahora. Ese es nuestro objetivo ".

Un algoritmo informático es un conjunto de reglas a seguir durante las operaciones de resolución de problemas. Cukor describió un algoritmo sobre líneas 75 de código Python "colocado dentro de un contenedor de software-hardware más grande".

Dijo que el enfoque inmediato son las clases de objetos 38 que representan el tipo de cosas que el departamento necesita detectar, especialmente en la lucha contra el Estado Islámico de Irak y Siria.

Proyecto Maven

El esfuerzo por ayudar a una fuerza laboral cada vez más abrumado por los datos entrantes, incluidos millones de horas de video, comenzó en abril cuando el entonces subsecretario de Defensa Bob Work anunció en un memorando que estaba estableciendo un equipo multifuncional de guerra algorítmica, supervisado por el subsecretario de defensa para inteligencia, para trabajar en algo que llamó Proyecto Maven.

"Como han dejado en claro numerosos estudios, el departamento de defensa debe integrar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de manera más efectiva en todas las operaciones para mantener las ventajas sobre los adversarios y competidores cada vez más capaces", escribió Work.

"Aunque hemos tomado medidas tentativas para explorar el potencial de la inteligencia artificial, los grandes datos y el aprendizaje profundo", agregó, "sigo convencido de que necesitamos hacer mucho más y avanzar mucho más rápido en DoD para aprovechar los avances recientes y futuros". en estas áreas críticas ".

Project Maven se centra en la visión por computadora, un aspecto del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que extrae de forma autónoma objetos de interés de imágenes en movimiento o fijas, dijo Cukor. En este proceso se utilizan redes neuronales de inspiración biológica, y el aprendizaje profundo se define como la aplicación de dichas redes neuronales a las tareas de aprendizaje.

"Este esfuerzo es un anuncio ... que vamos a invertir de verdad aquí", dijo.

Trabajando con la industria

Cukor dijo que entregar rápidamente inteligencia artificial a una zona de combate no será fácil.

"No hay una 'caja negra' que ofrezca el sistema de IA que el gobierno necesita, al menos no ahora", dijo. "Los elementos clave deben reunirse ... y la única forma de hacerlo es con socios comerciales a nuestro lado".

El trabajo a realizar en los próximos meses incluye datos de clasificación y etiquetado para que los algoritmos puedan ser entrenados, explicó el coronel.

“Ese trabajo es inherentemente gubernamental y, por lo tanto, tenemos un gran grupo de personas, analistas e ingenieros sofisticados, que revisan nuestros datos y los limpian. También tenemos una relación con una importante empresa de etiquetado de datos que proporcionará servicios a través de nuestras tres redes, las redes no clasificadas y las clasificadas, para permitir que nuestra fuerza laboral etiquete nuestros datos y los prepare para el aprendizaje automático ”, dijo Cukor.

El departamento tiene un esfuerzo significativo en curso para adquirir potencia computacional, incluidas unidades de procesamiento gráfico que permiten el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático, dijo. También está en proceso un contrato de desarrollo algorítmico: el departamento pasará por un proceso de selección competitivo para encontrar proveedores que puedan proporcionar algoritmos contra los datos del Departamento de Defensa.

“No compras IA como compras municiones”, agregó. “Hay un proceso de flujo de trabajo deliberado y lo que el departamento nos ha brindado con sus autoridades de adquisiciones rápidas es una oportunidad durante aproximadamente 36 meses para explorar qué es gubernamental y [cómo] involucrar mejor a la industria [para] beneficiar al contribuyente y al guerrero, que quiere los mejores algoritmos que existen para aumentar y complementar el trabajo que realiza ".

Otros aspectos del trabajo incluyen la integración y el campo de los algoritmos, y una vez que un algoritmo está en una plataforma, debe optimizarse a lo largo de su ciclo de vida, dijo Cukor.

AI Arms Race

"Estamos en una carrera armamentista de IA", dijo Cukor. “… Está sucediendo en la industria [y] las cinco grandes empresas de Internet están persiguiendo esto fuertemente. Muchos de ustedes habrán notado que Eric Schmidt [presidente ejecutivo de Alphabet Inc.] ahora llama a Google una empresa de inteligencia artificial, no una empresa de datos ".

El coronel describió la tecnología disponible comercialmente, lo último en visión por computadora, como "francamente ... deslumbrante", gracias al trabajo en el área realizado por investigadores e ingenieros de la Universidad de Stanford, la Universidad de California-Berkeley, Carnegie Mellon. University and Massachusetts Institute of Technology, y una inversión de $ 36 mil millones el año pasado en la industria comercial.

"Ningún área se verá afectada por el impacto de esta tecnología", agregó.

Por ahora, muchas tareas, como la visión por computadora, están listas para las capacidades de IA y muchas no lo están, dijo Cukor, señalando que "la IA no seleccionará un objetivo [en combate] ... en el corto plazo". Lo que AI hará es felicitar al operador humano ".

Antes de implementar algoritmos en zonas de combate, Cukor dijo, "debes tener tus datos listos y debes prepararte y necesitas la infraestructura computacional para el entrenamiento".

También se necesitan desarrolladores de algoritmos e ingenieros de software, dijo, se debe desarrollar una interfaz entre la IA y los operadores humanos, y finalmente se necesitará la integración y la optimización durante el ciclo de vida de la implementación.

"Todas estas cosas deben ponerse en armonía durante los próximos meses de 36 a medida que avanzamos por este camino", dijo Cukor.

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