Технологии

Пентагон хочет научить машины предугадывать поведение неприятеля

Далее

Агентство по перспективным научным разработкам DARPA министерства обороны США предлагает финансирование проектам, которые упростят создание массивных моделей для программ машинного обучения. Эти проекты должны помочь военным предсказывать направление движения неприятеля или изменение погодных условий.

Модели — это фундаментальная часть машинного обучения. Подобно алгоритмам, они могут помочь научить компьютеры распознать на фотографии кота, сделать прогноз погоды или отделить важную почту от спама.

Но написание моделей занимает много времени и требует немалого набора умений. Обычно для этого нужны совместные усилия дата-аналитиков, экспертов предметной области и программистов. Если исследователи хотят создать модель движения транспорта по Нью-Йорку, квартал за кварталом, на этой уйдет 60 человеко-месяцев работы для подготовки данных и еще 30 — для разработки модели.

Этот проект не просто должен сэкономить время и деньги. По прогнозам DARPA, в мире в этом году уже на 180 000 дата-аналитиков меньше, чем требуется, и эта цифра будет возрастать.

DARPA хочет это изменить. Агентство предлагает провести исследования «автоматизированной системы поиска модели», которая позволила бы создавать модели человеку без навыков дата-аналитика. Проект будет разбит на две фазы по 2 года каждая, пишет ITNews.

В результате, надеется DARPA, появится модель, которая поможет военному командованию предугадывать поведение неприятеля и предусматривать различные сценарии развития ситуации на поел боя. Разработка, как ожидается, может также советовать, на какие должности назначать тех или иных специалистов министерства обороны.

Загрузка...