Заместитель министра обороны США Патрик Шанахан 27 июня 2018 года опубликовал Меморандум, официально учредив Объединенный центр искусственного интеллекта (JAIC). JAIC обвиняется в . . . всеобъемлющая цель ускорения реализации возможностей ИИ, масштабирования воздействия ИИ на весь департамент и синхронизации действий Министерства обороны по ИИ для расширения преимуществ Объединенных сил .

По словам пресс-секретаря Министерства обороны, подполковника Мишель Балданза, эта надежда состоит в том, чтобы дать возможность «командам Министерства обороны быстро предоставлять новые возможности на базе ИИ и эффективно экспериментировать с новыми операционными концепциями в поддержку военных миссий и бизнес-функций Министерства обороны».

«Эти усилия являются приоритетом Департамента. Скорость и безопасность имеют решающее значение », - написал Шанахан. «Я ожидаю, что все офисы и персонал окажут всю разумную поддержку, необходимую для быстрого внедрения ИИ в масштабах всего предприятия».

По мере того, как заинтересованные стороны Министерства обороны стремятся создать структуру ИИ и задействовать множество инициатив в области ИИ, существует ряд шагов, которые можно предпринять для оптимизации эффективности и успеха этого процесса. Ниже мы выделяем шесть (6) наиболее важных.

  • Определите относительно небольшие дискретные задачи, которые может решить ИИ. Слишком часто ИИ рассматривается как мощная сила, которая приводит к колоссальным и далеко идущим изменениям, хотя на самом деле он во много раз наиболее эффективен, когда направлен на решение конкретных проблем или выполнение индивидуального задания. В этой связи доктор Ли Хауэллс, эксперт по автоматизации и искусственному интеллекту, советует «думать масштабно, начинать с малого и быстро масштабироваться».
  • Изучая и экстраполируя варианты использования ИИ в коммерческом секторе, будьте готовы развлечь приложения, которые являются нетрадиционными и, казалось бы, неторопливыми. Например, ранее в этом месяце технологический новатор NVIDIA представила графические карты GeForce RTX ™ для мирового игрового сообщества. Прежде чем отклонить видеокарту видеоигры как не имеющую отношения к продвижению целей обороны, учтите, что карты RTX поддерживают технологию, называемую трассировкой лучей в реальном времени, которая обеспечивает беспрецедентный уровень моделирования освещения, отражая реальное физическое поведение света. В результате тени, отражения и преломления возникают так же, как и в действительности. Это технология, которая может быть использована для точного моделирования городской боевой обстановки для таких инициатив, как недавно представленная DARPA программа городской разведки через контролируемую автономию (URSA).

Изображения показывают, как трассировка лучей RTX может имитировать поведение света в реальном времени.

  • Включите в свой протокол новейшие методы анализа данных. Даже самое сложное приложение AI не может преодолеть барьеры использования, создаваемые данными, которые не являются чистыми, авторитетными и заслуживающими доверия. Обеспечение целостности данных с самого начала может иметь решающее значение для успешного исхода. В эпоху искусственного интеллекта управление данными будет приобретать все большее значение.
  • Не пытайтесь расширить приложение искусственного интеллекта, машинного обучения или глубокого обучения для выполнения большего, чем то, для чего оно предназначено (или для чего тестировалось). Приложения, предназначенные для поддержки киберопераций, не следует перепрофилировать для функций разведки и наблюдения. Попытка расширить параметры кода и оборудования может вызвать ошибки в системе и, что еще хуже, создать уязвимость для нарушений кибербезопасности.
  • Настаивайте на том, чтобы приобретаемые вами приложения искусственного интеллекта были легко масштабируемы и легко масштабировались, не вызывая сбоев. Речь идет не только об устаревшем и непригодном к эксплуатации аппаратном обеспечении, но и о программном обеспечении. Вам понадобится возможность управлять своей рабочей нагрузкой, поскольку ее объем со временем увеличивается. Рабочая нагрузка может меняться по разным причинам, включая большее количество пользователей или большее количество одновременных пользователей; больший спрос на емкость хранения; обязательное увеличение функциональности; или рост количества транзакций. Масштабируемые решения также допускают неизвестное или непредвиденное. Вы не всегда можете учесть то, что не можете предсказать - новое оружие, новое тактическое окружение, новые киберугрозы, даже новые противники и т. Д. Масштабируемый ИИ позволяет вам трансформироваться и развиваться одновременно с изменяющимися обстоятельствами. Также стоит упомянуть, что масштабируемость защищает первоначальные вложения в технологии, позволяя вам использовать их.
  • С самого начала потратьте необходимое время на оценку своей базовой инфраструктуры искусственного интеллекта и при необходимости изучите альтернативы. Вы не хотите ограничивать свои приложения из-за того, что ваша инфраструктура не успевает за ними. Приложениям AI требуются сети с высокой производительностью, высокой пропускной способностью, малой задержкой и простотой масштабируемости. Но по мере роста разнообразия и объема данных инфраструктуры также должны быть гибкими, динамичными, эффективными и удобными. Помня об этих драйверах, глобальный лидер в области хранения данных Western Digital недавно представила решение программно-компонуемой инфраструктуры (SCI) под названием OpenFlex, которое обеспечивает коэффициент использования ресурсов 70% или выше по сравнению с текущими традиционными уровнями использования гипермасштабируемых данных, близкими к 45%.

Внедрение ИИ может быть сложным и многоуровневым процессом. Все мы в Advanced HPC приветствуем вопросы. Если мы не знаем ответа на вопрос, экосистема искусственного интеллекта, частью которой мы являемся, укажет нам правильное направление для поиска нужной информации.

Протяни руку. Мы очень ждем вашего ответа.