미국은 인공 지능 기술을 사용하여 우크라이나의 무기 및 탄약 수요를 예측합니다.

독일 프랑크푸르트는 국제기부자조정센터(IDCC)의 공동운영센터로 미국, 영국, 우크라이나 등 12개국 관계자들이 기증받은 무기의 이동을 추적하고, 하나의 총알까지 재료.

이 과정은 우크라이나 국방부의 장갑차나 총알 등의 보급품 요청으로 시작됩니다. IDCC 관계자는 기부 국가나 단체에 해당 물품이 있는지 확인합니다. 그런 다음 IDCC 관계자는 우크라이나인에게 물품을 전달하고 국경을 넘어 운송하는 프로세스를 고안했습니다. 이 과정에서 IDCC 관계자는 요청한 내용, 기부한 내용, 받은 내용을 문서화했습니다.

이러한 요청을 통해 IDCC는 우크라이나인들이 소모품을 얼마나 빨리 사용하는지 계산하고 추적할 수 있으며, 소모품을 얼마나 빨리 교체해야 하는지 이해하려면 사용률에 대한 통찰력이 중요합니다.

이 외에도 IDCC는 소셜 미디어 헤드라인을 장식한 마케도니아 무기 배송과 같은 보안 문제도 다루며, 이에 대해 공무원은 대중의 관심을 끌지 않기 위해 배송 시간을 조정했습니다. 일부 상품은 처음에는 매우 눈에 띄었지만 이후에는 감지하기가 어려워졌다고 말했습니다. IDCC 관리들은 비행편 번호나 기타 추적 표시 없이 구호품을 운송하는 방법을 고안했는데, 이는 러시아 정보 기관이 운송 중인 구호품을 가로채거나 파괴하려는 시도를 저지할 수 있는 방법입니다.

이들 관계자에 따르면 우크라이나는 지속적으로 자재 공급 증가를 요청하고 있으며 요청이 매우 시급하다고 합니다. 독일 IDCC와 협력하고 있는 미 육군 18공수군단 최고기술책임자 재러드 서머스(Jared Summers)는 이것이 IDCC가 수집하는 대량의 데이터를 인공지능 기반 기술 개발에 활용하는 다음 단계라고 말했다. (수요에 수동적으로 반응하는 것이 아니라) 사전에 이러한 이벤트를 요구합니다.

이는 Amazon과 같은 대기업이 수요 충족을 위해 취하고 있는 것과 동일한 조치입니다. 그러나 대규모 소매 기관에는 IDCC가 갖고 있지 않은 몇 가지 장점이 있습니다. 완전한 데이터 그림을 얻기 위해 화물에 센서를 추가할 수 있습니다. 이와 관련해 서머스 대표는 IDCC가 기존 데이터를 활용해 이런 단점을 해결하기 위한 예측 모델을 개발할 계획이라고 말했다.

충분한 데이터를 얻으면 무기체계의 소모량과 고장률을 볼 수 있다. 실제로 센서를 사용하지 않고도 이 모델을 만들 수 있다.

보충 시간 예측 핵심은 무기 시스템의 착용 시간을 아는 것이다. 무기. 서머스는 우크라이나의 수요 예측 모델이 개발 중이며 연말까지 준비가 될 것이라고 조심스럽게 낙관했다고 말했습니다.

우크라이나가 계속해서 원조를 받고 내년과 그 이후에도 계속해서 싸울 수 있도록 노력하는 이러한 예측 가능성은 우크라이나와 그 동맹국에게 중요한 결과를 가져올 수 있습니다. 또한 제공 및 요청된 지원에 대한 책임에 대한 일부 의원 및 기타 의원의 우려를 해결하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

그러나 IDCC가 데이터를 추적하고 보존하는 방식과 DoD 감찰관이 이를 실행하기를 원하는 방식에는 큰 차이가 있습니다.

올해 7월 국방부 감찰실은 국방부가 데이터 수집 및 공유를 간소화하기 위해 설계된 분석 센터인 Advana를 사용하지 않고 대신 일지 항목 바우처를 사용하고 있다고 밝혔습니다. 분개장 증서는 자금의 투명성을 제한할 가능성이 있기 때문에 우려가 됩니다. 특히 분개 요약 증서를 거래를 뒷받침하는 세부 사항까지 추적할 수 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.

최근 IG 사무실은 국방부에 자체 회계 절차를 준수할 것을 상기시키고 "Advana Analytics 플랫폼이 우크라이나의 보충에 대한 보고 권한이 될 것"이라는 국방부의 3월 메모를 인용하는 새로운 보고서를 발표했습니다. 자금” 및 유일한 소스인 DOD 구성 요소에는 Advana의 직접 자금 실행에 대한 주간 업데이트가 필요했습니다.”

새로운 보고서에 따르면 DoD 사무실은 추적성, 투명성 및 우크라이나에 대한 보충 자금 성능을 높이기 위해 Advana의 기능을 개선했습니다. 그러나 분석 센터는 아직 충분히 광범위하고 일관되게 사용되지 않습니다. 결과적으로 국방부의 일부에서는 할당, 사용된 지원 유형 등을 결정하기 위해 다양한 숫자를 기반으로 작업하고 있습니다.

Summers는 “Advana는 데이터 센터 운영을 지원하는 데 필요한 전체 생태계의 중요한 부분입니다. 또한 전술적 데이터 링크를 처리할 때 거의 실시간이며 의사 결정 이점을 달성하기 위해 추가 기술 요구 사항을 충족합니다. 전달하는 데 필요한 속도."

IDCC는 요청을 확인하고 실행하기 전에 일부 분석 플랫폼을 통해 실행하는 대신 가능한 한 빨리 모든 데이터를 사용해야 합니다. Summers는 "우리는 시스템에서 정보를 가져와서 다시 제공하는 것보다 처리 과정에서 결정을 내리기 위해 소스에서 직접 정보를 얻는 것을 선호합니다."라고 말했습니다.

Summers는 현재 Craig Martell과 함께 일하고 있다고 말했습니다. , 국방부의 최고 디지털 및 인공 지능 책임자이며 다양한 주제에 대해 대화를 나눕니다.

위 내용은 미국은 인공 지능 기술을 사용하여 우크라이나의 무기 및 탄약 수요를 예측합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!