미 공군 연구소(AFRL)와 파트너십을 체결하여 양국 군대를 위한 머신러닝(ML) 알고리즘을 공동으로 개발, 훈련 및 배포한다고 발표했습니다.
영국 조직의 말에 따르면, 이 연구는 "광역 상황 인식을 통해 인접 협력하는 미국 및 영국 여단을 지원"하기 위한 것입니다.
위의 사진은 18년 2021월 XNUMX일 월요일, 솔즈베리 근처의 DSTL 현장과 뉴욕 로마의 AFRL 정보국에서 공동 주최한 이중 대면 및 가상 시연에서 찍은 것입니다.
공통 개발 및 배포 플랫폼을 통해 데이터와 알고리즘을 공유할 수 있는 기능을 보여주고자 했습니다.
간소화된ML
데모에는 미션 요구 사항에 따라 모델을 훈련 및 재훈련하기 위한 XNUMX개의 자동화된 ML 워크플로가 포함되었습니다.
특히, 지휘관이 임무에 배포할 적절한 기계 학습(ML) 모델을 신속하게 이해, 탐색 및 선택할 수 있도록 하는 영국의 모델 카드와 ML을 신속하게 구축하기 위한 정부 소유의 확장 가능한 개방형 플랫폼인 US StreamlinedML을 결합했습니다. 워크플로를 관리하고, ML 모델을 교육 및 평가하고, 소스 또는 ML 소프트웨어 스택 사용에 관계없이 배포합니다. 아이디어는 '최고의 ML'을 사용할 수 있다는 것입니다. technology”, 상업, 학계 또는 정부 출처 여부.
"18월 XNUMX일 행사는 영국과 미국이 AI 기술을 통합하여 최초의 종단 간 기계 학습 연구, 개발 및 배포 생태계를 만들어 신속한 데이터 공유, 알고리즘 개발, 평가 및 배포를 가능하게 하는 방법을 보여주었습니다." Lee M Seversky, AFRL 실연 및 미국 프로젝트 협정 책임자. "AI는 미래 전장의 속도와 규모에 맞춰 의사 결정을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다."
DSTL AI
AAIC(Autonomy and Artificial Intelligence Collaboration) 파트너십 협정의 공동 및 국제 서명자가 주최한 일련의 이벤트 중 첫 번째였습니다.
"AFRL 및 미국 서비스와의 이러한 협력은 최신 AI 기술을 양국의 군사 작전 및 혁신적인 연구에 적용하는 데 매우 중요합니다."라고 영국 요소를 프로젝트에 이끌고 있는 DSTL의 Todd Robinson이 말했습니다. "시연은 현장에서 학습할 수 있는 새로운 AI를 실험적 시험 환경에 배포하려는 우리의 야망을 향한 첫 번째 단계일 뿐입니다.
참조: 미국, 영국 국방 파트너가 Swarm 및 Search Capture Flag AI 챌린지를 실행합니다.