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BAE系统高级分析实验室技术总监Don Widener博士– Interview Series

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唐 Widener是的技术总监 BAE系统的高级分析实验室情报,监视&侦察(ISR)分析产品组合.

BAE系统 是一家全球国防,航空航天和安全公司,在全球拥有约83,000名员工。他们广泛的产品和服务涵盖了空中,陆上和海军,以及先进的电子,安全,信息技术和支持服务。

最初是什么吸引您亲自进入AI和机器人技术的?

我一直对提高情报分析师的能力一直很感兴趣,无论是通过工艺开发还是通过技术来提高他们的任务效率。我本人具有情报分析背景,因此我专注于缩小情报数据收集与决策之间的差距。

 

2019年8月 BAE系统宣布与UiPath建立合作伙伴关系,启动机器人操作中心 这将带来自动化和 机器学习 美国国防和情报界的能力。您能描述一下这种伙伴关系吗?

使我们的2,000多名情报分析师民主化AI是BAE Systems Intelligence的主要推动力&安全部门的高级分析实验室。通过使用 机器人过程自动化 (RPA)工具(例如UiPath),我们可以通过量身定制的培训课程和实践社区(例如机器人运营中心)来快速扩展分析人员,从而提高效率和效益。没有编程基础的分析师可以构建自动化模型或“机器人”来解决重复性任务。

 

机器人运营中心的机器人将如何用于打击网络犯罪?

迫切需要将AI应用于外部威胁数据收集以进行网络威胁分析。在RSA 2020上,我们与戴尔合作展示了其面向机器学习的AI就绪软件包,其中包括完整解决方案堆栈中的NVIDIA GPU,库和框架以及管理软件。我们通过引导对象参加会议的对象检测模型创建来展示人机协作,该对象检测模型用于过滤可公开获取的数据以识别可能触发网络犯罪的物理威胁热点。

 

将收集大量的大数据来训练机器人使用的神经网络。将收集哪些数据集?

BAE系统最近被授予 陆军的开源情报(OSINT) 负责将大数据功能集成到我们的安全云托管环境中的合同。

 

你能描述一下一些最新的吗 深度学习 BAE Systems正在研究哪些方法?

我们正在研究的一些深度学习方法包括运动图像,人道主义救灾和COVID-19。

 

对于仅部分可见或被其他对象遮挡的对象,您是否认为对象检测和分类仍然是个问题?

计算机视觉 模型在被部分掩盖时效果不佳,但对于像基础军事情报局这样的国家任务计划,即使很高的误报率也仍然可以支持决策优势。

 

计算机视觉面临哪些其他挑战?

数据标记是一个挑战。我们已经与多家数据标签公司合作,为未分类的数据添加标签,但是对于分类数据,我们正在使用我们的情报分析人员队伍来支持这些CV培训计划,并且该队伍是有限的资源。

感谢您的采访。对于希望了解更多信息的人,他们可以访问 BAE系统.

安东尼·塔迪夫(Antoine Tardif)是 Futurist 他对AI和机器人技术的未来充满热情。他是 BlockVentures.com并已投资了50多个AI和区块链项目。他是的联合创始人 Securities.io 一个专注于数字证券的新闻网站,是unite.AI的创始合伙人。他也是 福布斯技术委员会。