美国空军向学术界开放国防数据以推进人工智能发展应用

来源:本站 浏览

小编:  据美国空军网站2020年10月19日刊文,美国空军-麻省理工学院人工智能加速器(USAF-MIT AI Accelerator) 制定了一项史无前例的空军数据共享协议,以便麻省理工学院和全美其他学术机构的研究人员使用真实的数据来解决真实的问题

  据美国空军网站2020年10月19日刊文,美国空军-麻省理工学院人工智能加速器(USAF-MIT AI Accelerator) 制定了一项史无前例的空军数据共享协议,以便麻省理工学院和全美其他学术机构的研究人员使用真实的数据来解决真实的问题。人工智能加速器与空军首席数据办公室的合作是改变数据共享方式的催化剂,也是国防部人工智能研究的巨大胜利。数据被国防部认为是一项战略资产,用于人工智能训练和算法模型的数据集将成为这些战略资产最有价值的用途。美国空军正在为智能共享数据奠定基础,以通过训练人工智能获得即时和持久的军事优势。

  美国空军-麻省理工学院人工智能加速器是美国空军下属的一个新单元,位于麻省理工学院,是一个由飞行员、科学家、研究人员、工程师和学生组成的多学科小型团队,致力于创建能够迅速被美国国防部和社会采用的功能性人工智能系统。

  一个功能性的人工智能系统需要大量的数据,而使合规的空军数据集被公开访问是研究和开发任何人工智能系统的重要基础。人工智能加速器认为提供这种可访问性是一项必要的工作。这个问题促使人工智能加速器制定了一项史无前例的空军数据共享协议,在其他政府、工业和学术数据共享协议的基础上,该协议为空军与更广泛的人工智能社区共享数据铺平了道路,并为该领域的进步做出贡献。

  以集中、安全的方式访问大量空军数据是人工智能加速器面临的另一个挑战。通过与空军首席数据办公室的合作,人工智能加速器使用可见的、可访问的、可理解的、可链接的和可信任的数据平台VAULT来托管空军数据集。VAULT是一个企业级协作环境,同时处于NIPR和SIPR网络的高端和低端,可以为不同的用户提供了多个用户、安全空间或“沙箱”来导入数据,并在该架构中存储和管理数据。

  人工智能加速器和首席数据办公室在他们的首次数据马拉松中向一个大型的国防部人工智能社区提供空军数据集来解决与使用人工智能调度有关的人工智能问题。对于在JuliaCon国际会议上提出的通过磁导航解决GPS替代方案的挑战,来自亚利桑那州立大学的团队提交了一份非常可靠的报告并赢得了该项挑战,这一结果也向空军领导人表明,共享他们的数据可以带来更快、更创新的结果。

  据美国空军网站2020年10月19日刊文,美国空军-麻省理工学院人工智能加速器(USAF-MIT AI Accelerator) 制定了一项史无前例的空军数据共享协议,以便麻省理工学院和全美其他学术机构的研究人员使用真实的数据来解决真实的问题。人工智能加速器与空军首席数据办公室的合作是改变数据共享方式的催化剂,也是国防部人工智能研究的巨大胜利。数据被国防部认为是一项战略资产,用于人工智能训练和算法模型的数据集将成为这些战略资产最有价值的用途。美国空军正在为智能共享数据奠定基础,以通过训练人工智能获得即时和持久的军事优势。

  美国空军-麻省理工学院人工智能加速器是美国空军下属的一个新单元,位于麻省理工学院,是一个由飞行员、科学家、研究人员、工程师和学生组成的多学科小型团队,致力于创建能够迅速被美国国防部和社会采用的功能性人工智能系统。

  一个功能性的人工智能系统需要大量的数据,而使合规的空军数据集被公开访问是研究和开发任何人工智能系统的重要基础。人工智能加速器认为提供这种可访问性是一项必要的工作。这个问题促使人工智能加速器制定了一项史无前例的空军数据共享协议,在其他政府、工业和学术数据共享协议的基础上,该协议为空军与更广泛的人工智能社区共享数据铺平了道路,并为该领域的进步做出贡献。

  以集中、安全的方式访问大量空军数据是人工智能加速器面临的另一个挑战。通过与空军首席数据办公室的合作,人工智能加速器使用可见的、可访问的、可理解的、可链接的和可信任的数据平台VAULT来托管空军数据集。VAULT是一个企业级协作环境,同时处于NIPR和SIPR网络的高端和低端,可以为不同的用户提供了多个用户、安全空间或“沙箱”来导入数据,并在该架构中存储和管理数据。

  人工智能加速器和首席数据办公室在他们的首次数据马拉松中向一个大型的国防部人工智能社区提供空军数据集来解决与使用人工智能调度有关的人工智能问题。对于在JuliaCon国际会议上提出的通过磁导航解决GPS替代方案的挑战,来自亚利桑那州立大学的团队提交了一份非常可靠的报告并赢得了该项挑战,这一结果也向空军领导人表明,共享他们的数据可以带来更快、更创新的结果。

  本网站文字内容归中国航空报社 中国航空新闻所有,任何单位及个人未经许可,不得擅自转载使用

当前网址:http://www.hbxwzx.com/junshi/2020-12-25/187189.html

免责声明:本文仅代表作者个人观点,与北方资讯网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。

你可能喜欢的: