Savunma, yapay zeka, kuantum ve diğer gelişmekte olan teknolojilere odaklanan ve neredeyse hiç konuşulmayan bir iş kolu olan AUKUS kapsamında II. sütun faaliyetine katkısı için daha fazla temel atıyor.
Savunma Bilimi ve Teknoloji Grubu (DSTG), saha verilerini yapay zeka ve makine öğrenimi modellerine dahil edilmek üzere hazırlamak üzere üç adede kadar veri mühendisi tedarik etme sürecindedir.
Bir çalışma bildirisine göre, sözleşmeli ekip başlangıçta “diğer sensörler için” veri hazırlamaya geçmeden önce “optik görüntülere” odaklanacak.
Çalışma, AUKUS’un II. sütunu kapsamında “yapay zeka ve otonomide gelişmiş yeteneklerin” geliştirilmesini besliyor.
AUKUS çevresinde kamuoyuna yönelik odak noktasının çoğu, resmi olarak Sütun I olarak bilinen nükleer enerjiyle çalışan denizaltıların teslim edilmesi üzerinedir.
Bununla birlikte, yapay zeka, siber güvenlik ve kuantum bilgi işlem dahil olmak üzere teknoloji alanlarını kapsayan II. Sütun’a endüstriden büyük ilgi var.
Bununla birlikte, Stratejik ve Uluslararası Çalışmalar Merkezi’nin (CSIS) belirttiği gibi, Sütun II, “AUKUS’un daha az bilinen – ve az anlaşılan – parçasıdır.”
CSIS, “I. Sütun tarihiyse, II. Sütun devrimci olmayı vaat ediyor” diye yazıyor.
Avustralya’daki aktif “Savunma Bakanlığı’nın Avustralya’nın savunma sanayisinin yetenek ve kapasitesini desteklemedeki performansı” senato soruşturmasına yapılan bazı sunumlarda da benzer bir duygu açıkça görülmektedir.
bir sunumda [pdf]veri merkezi cihaz üreticisi SoftIron, “AUKUS duyurusundan yaklaşık iki yıl sonra … sütun II belirsiz, yetersiz tanımlanmış ve doğası gereği opak olmaya devam ediyor” diyor.
SoftIron, “Açıkça ve oldukça uygun bir şekilde, bu tür yetenekler etrafında ne kadarının paylaşılabileceği konusunda bir sınır olsa da, halka açık bilgi boşluğu, anlaşmanın kendisinin geliştirilmesini engelleme riski taşıyor” diyor.
Mayıs ayı sonlarında, “Avustralya, Birleşik Krallık ve ABD’nin ortaklaşa geliştirdiği yapay zeka yeteneğinin ilk örneği” [was] Birleşik Krallık merkezli bir deneme için koalisyon otonom sistemlerine konuşlandırıldı”.
Aylar sonra, veri hazırlama çalışmasına odaklanmak üzere bir veri mühendisliği ekibinin işe alınması, II. sütun cephesinde daha fazla hareketin yaklaşmakta olduğunu gösteriyor.
DSTG’nin gereklilikleri, ekibin “tatbikatlardan ve operasyonlardan toplanan verileri elde etmek” için ajansın “desteği” ile “bağımsız” çalışmasıdır.
Bu, “veri toplama boşluklarını belirlemeye ve veri hazırlamayı basitleştirmek için temel gerçek verileri dahil olmak üzere gelecekteki tatbikatlar ve operasyonlar için veri toplama planlarını bilgilendirmeye” yardımcı olacaktır.
Veri hazırlama cephesinde, sözleşmeli ekibin “eğitim, test ve doğrulama modellerine uygun çeşitli veri kümeleri geliştirmek için verileri hazırlaması ve analiz etmesi”, bir veri etiketleme taksonomisinin yanı sıra bazı “belirlemek için prototip makine öğrenimi modelleri geliştirmesi” bekleniyor. makine öğrenimi sonuçları için verilerin amacına uygunluk.”
DSTG, “Bu sözleşme aracılığıyla hazırlanan veriler, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesinde endüstri ve akademi ile etkileşimi desteklemek için kullanılacaktır” diyor.
“Bu modelleri değerlendirmek için test ve değerlendirme boru hattında da kullanılacaktır.”
Veri hazırlamaya uygulamalı bir yaklaşım olduğu sürece, bu ekibin ilk çalışması muhtemelen yoğun olacak olsa da, DSTG gereklilikleri özellikle sözleşmeli ekipten daha fazla uygulamalı yaklaşımları araştırmasını ister.
Ajans, “potansiyel olarak zayıf denetim, yarı denetimli veya aktif öğrenme yöntemleri kullanarak veri etiketlemeye yönelik otomatik yaklaşımlar” ile özellikle ilgileniyor.
Bunların tümü, veri etiketlemede manuel çabayı azaltmayı amaçlayan ve potansiyel olarak bir model için eğitim veri seti oluşturma süresini azaltan makine öğreniminin alt alanlarıdır.
iTnews Avustralya’da belirli veri hazırlama çalışmaları ve sütun II yeteneklerinin ne ölçüde daha geniş bir şekilde öne çıktığı hakkında Savunma’ya ayrıntılı sorular gönderdi, ancak aynı gereksinim belgelerini alıntılayan tek satırlık bir yanıt aldı.