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米国は人工知能技術を利用してウクライナの武器弾薬需要を予測

WBOY
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2023-04-23 23:25:091465ブラウズ

米国は人工知能技術を利用してウクライナの武器弾薬需要を予測

ドイツのフランクフルトは国際ドナー調整センター(IDCC)の共同運営センターであり、米国、英国、ウクライナ、その他十数か国の当局者が追跡していると報告されています。寄付された武器と資材。転送、一発の弾丸まで正確。

このプロセスは、ウクライナ国防省からの装甲車両や弾丸などの物資の要請から始まります。 IDCC職員は寄付国や団体がその品物を保有しているかどうかを確認する。 IDCC職員はその後、ウクライナ人に物資を届け、ウクライナ人が国境を越えて物資を輸送するプロセスを考案した。このプロセス中、IDCC 職員は、何が要求され、何が寄付され、何が受け取られたかを文書化しました。

これらの要請により、IDCC はウクライナ人が消耗品をどのくらいの速さで使用しているかを計算して追跡することもできるようになり、その使用率に関する洞察は、どれくらいの速さで交換する必要があるかを理解するために重要です。

そのほか、IDCCは、ソーシャルメディアの見出しを飾ったマケドニアからの武器輸送など、安全保障上の懸念にも対処しており、当局は世間の注目を集めるのを避けるために輸送時期を調整している。最初は非常に目立った商品もあったが、その後は発見しにくくなったとのこと。 IDCC当局者らは、輸送中の援助物資を傍受したり破壊したりするロシア諜報機関の試みを阻止するために、便名やその他の追跡指標を使わずに援助物資を輸送する方法を考案した。

これらの当局者によると、ウクライナは常に物資供給の増加を要求しており、その要求は非常に緊急であるという。ドイツのIDCCと協力している米陸軍第18空挺連隊の最高技術責任者ジャレッド・サマーズ氏は、これはIDCCが収集している大量のデータを利用して人工知能を活用した予測技術を開発するための次のステップであると述べた。 (需要に受動的に応答するのではなく) これらのイベントを事前に要求します。

これは、Amazon などの大企業が需要に確実に応えるために講じているのと同じ措置です。しかし、大手小売機関には IDCC にはない利点がいくつかあります。貨物にセンサーを追加して、完全なデータ画像を取得できます。これに関してサマーズ氏は、IDCCは既存のデータを利用してこの欠点を解決する予測モデルを開発する計画だと述べた。

彼は、「十分なデータが得られれば、兵器システムの消耗と故障率がわかります。センサーを使用せずにこのモデルを実際に作成することができます。」

予測の鍵補充時間は武器の摩耗時間を知るためのものです。サマーズ氏は、ウクライナでの需要を予測するモデルが開発中であり、年末までに完成すると慎重ながらも楽観的だと述べた。

この予測可能性は、ウクライナが来年以降も援助を受け続け、戦闘を継続できるように努めているウクライナとその同盟国にとって重大な結果をもたらす可能性がある。また、提供および要請された援助に対する説明責任に関する一部の国会議員などの懸念に対処するのにも役立つかもしれない。

しかし、IDCCがデータを追跡および保存する方法と、国防総省監察官がそれを実践することを望んでいる方法との間には大きな違いがあります。

7月、国防総省監察総監室は、データの収集と共有を合理化するために設計された分析センターであるAdvanaを使用する代わりに、国防総省が仕訳伝票を使用していると発表した。これは、仕訳伝票が資金の透明性を制限する可能性があるため、特に仕訳伝票が取引を裏付ける詳細まで追跡できない場合に懸念を引き起こします。

最近、IG オフィスは、国防総省に独自の会計手続きを遵守するよう警告する新しい報告書を発表し、次のように述べた 3 月の国防総省メモを引用しました。ウクライナに関する権威ある唯一の補充資金源である国防総省のコンポーネントには、アドヴァナの直接資金提供実績に関する毎週の更新が必要です。」

新しい報告書には、国防総省がウクライナへのトレーサビリティーへの補充資金を増やすためにアドヴァナの機能を改善したと記載されています。パフォーマンスの透明性と報告。しかし、分析センターはまだ十分に広く、一貫して使用されていません。その結果、国防総省の一部は、割り当てられ、使用された援助の種類などを決定するために、さまざまな数字に基づいて取り組んでいます。

サマーズ氏は、「Advanaは、データセンターの運用をサポートするために必要なエコシステム全体の重要な部分を占めています。さらに、戦術的なデータリンクを扱う場合、ほぼリアルタイムであり、追加のテクノロジー要件も推進されます。

IDCC は、リクエストを確認して実行する前に分析プラットフォームを介してデータを実行するのではなく、保有するすべてのデータをできるだけ早く使用する必要があります。 「私たちは、情報をシステムから取り出して私たちにフィードバックするよりも、情報源から直接情報を取得して、処理における意思決定を推進できることを望んでいます」とサマーズ氏は語った。国防総省のデジタルおよび人工知能の最高責任者であり、さまざまなテーマについて講演してきました。

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