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Nachrichtenartikel - Nächste Generation der angewandten künstlichen Intelligenz.
Montvieux erhält Finanzierung der DASA, um den Schutz der Streikräfte zu erweitern und die Leistungsfähigkeit und die Wirksamkeit der Informationssammlung zu verbessern. Veröffentlicht am 17. Januar 2019. Von: Verteidigung und Sicherheit - Schnellinfo.

Herausforderung - Die Weiterverbreitung von Daten innerhalb des Militärs stellt eine bedeutende Herausforderung für Betreiber dar, die unterschiedliche Datensätze in sinnvolle Informationen umzuwandeln, auf deren Grundlage fundierte und zeitnahe Entscheidungen getroffen werden können. Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz entwickeln sich rasant und können durch „tiefgehendes Lernen“ (Deep Learning) für Betreiber und Entscheidungsträger Chancen bieten, große, verschiedenartige Dateien zeitgleich auszuwerten.

Lösung - Der Defence and Security Accelerator (DASA) hat zwei von Montvieux geleitete Projekte mit einem Betrag von mehr als 500.000 Pfund finanziert, nachdem ein Wettbewerb der DASA stattgefunden hatte, um neue Technologien, Prozesse und Ideen zur 'Revolutionierung der menschlichen Informationsbeziehung für die Verteidigung' zu finden.

Prediction Toolset [Prognose-Instrumentarium] - Das Prediction Toolset ist eine auf Deep Learning basierende Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, die aktuelle und historische Informationen nutzt, um die Änderung der Kontrolle am Boden zwischen gegnerischen Gruppen sowohl räumlich als auch zeitlich vorherzusagen, die in einem Einsatzgebiet kämpfen.

Diese Fähigkeit bietet Analysten und Datenverarbeitern eine Vorausschau und ermöglicht es ihnen, zukünftige Ereignisse am Boden proaktiv zu antizipieren, wodurch der Schutz von Kräften verbessert und die Effizienz und Effektivität der Informationserfassung verbessert wird.

Machine Learning Analytics as a Service (MLAaaS) [Analyse maschinellen Lernens als Dienstleistung] - Die Vorbereitung von Trainingsdatensätzen für Machine Learning-Algorithmen [Algorithmen für maschinelles Lernen] ist eine ressourcenintensive Aufgabe. In vielen Fällen gibt es vielleicht nicht genügend Beispiele eines Objektes oder eines Szene der realen Welt, um daraus einen angemessen gekennzeichneten Trainingsdatensatz zu erstellen. Dies hat zur Folge, dass automatisierte Erkennungswerkzeuge nicht verwendet werden können und Analysten die manuelle Überprüfung der Bilder auf wichtige Zielobjekte durchführen müssen.

Die Fähigkeiten des MLAaaS benutzt für die Generierung von gekennzeichneten Trainingsdaten für den Gebrauch zur Bild-Objekt-Erkennung und von Klassifizierungssystemen für Dritte einen Ansatz künstlicher Intelligenz, gegründet auf Generative Adversarial Network (GAN) [Generiertes feindlichen Netzwerk]. Die Lösung schafft Nutzer-definierte Szenen innerhalb einer synthetischen 3D Umgebung, nutzt dann spezialisierte GAN-Techniken, verarbeitet dieses Bild so, dass es real erscheint, bevor die gewünschten Merkmale gekennzeichnet werden, fertig zur Verwendung als Trainings-Datenset in bestehenden Machine-Learning-Instrumenten.

Dieser Ansatz ist in der Lage, die Generierung von realistischen Trainings-Datensätzen erheblich zu automatisieren, einschließlich kontrollierbarer Szenen, die Objekte betreffen, die selten in realen Daten beobachtet werden können.

Diese Fähigkeit wird Bildanalysten merklich Zeit ersparen, sowohl bei der Vorbereitung von Trainings-Datensätzen, aber auch in der manuellen Bildüberprüfung, weil die bestehenden Instrumente jetzt effektiv trainiert werden können, um seltene oder unübliche aber wesentliche, wichtige Merkmale und Objekte zu erkennen.

Pete Webb, geschäftsführender Direktor bei Montvieux: "Mit Hilfe der DASA, sind wir in der Lage gewesen, von potentiellen wirtschaftlichen Ergebnissen ausgehend zu planen und die richtigen Industriepartner zu identifizieren, um dies voranzutreiben.

Vorteile - Das Prediction Toolset hat wichtige Anwendungen in der ganzen Verteidigung und National Security, einschließlich der Vorhersage von Störungen, Finanzbetrug und im Bezug auf organisierter Kriminalität oder deren Finanzierung. Die Technik könnte erfolgreich angewendet werden für die Voraussage von Fluktuationen auf dem Finanzmarkt (FOREX), ortsbasierte Anforderungen von Waren und Dienstleistungen, die Voraussage an Versorgungsleistungen oder die Unterstützung der Suche nach natürlichen Ressourcen.

Das Finden oder Generieren angemessener Datensätze ist der Schlüssel für alle Bereiche des Machine Learning. Die MLAaaS-Technik könnte einen schnellen Mechanismus für die Generierung maßgeschneiderter Datensätze für die Organisationen liefern, die mit der Entwicklung optischer Systeme oder Analyse-Instrumenten befasst sind. Interessanterweise könnte die Technik auch zur Generierung von Trainingsdaten für verschiedene Bereiche, wie z.B. akustische oder unterirdische Akustik (Sonar), ihre Verwendung finden.

MLAaaS könnte viele Hundert Engineering-Stunden einsparen, die gegenwärtig für die manuelle Generierung von Trainingsdaten verwendet werden. Dieser Ansatz würde es Unternehmen ermöglichen, Lösungen für das Machine Learning schneller zu entwickeln, zu erproben und zu optimieren und so die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten auf der Grundlage von künstlichen Intelligenzen zu beschleunigen.

Im nächsten Schritt würde Montvieux gerne weitere Prime / Tier 1 Partner ausfindig machen, bei denen sie die Technologie zur Nutzung innerhalb der bestehenden Instrumentarien und Leistungsfähigkeiten von Prime einsetzen / lizenzieren könnten. Im nächsten Schritt würde Montvieux gerne weitere Prime / Tier 1 Partner ausfindig machen, bei denen sie die Technologie zur Nutzung innerhalb der bestehenden Instrumentarien und Leistungsfähigkeiten von Prime einsetzen / lizenzieren könnten.

Kontakt John Barrass, Vorsitzender: john.barrass@montvieux.com
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News story - Next Generation Applied Artificial Intelligence.
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From: Defence and Security Accelerator.
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Finding or generating appropriate datasets is key to all areas of Machine Learning.
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Contact John Barrass, Chairman: john.barrass@montvieux.com
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Scharing7 10716  commented on  unit 9  2 months, 4 weeks ago
Scharing7 10716  commented  3 months ago
Scharing7 10716  commented  3 months ago

I recommend to devide them from the text by a '-', f.e.: Challenge - The proliferation ...

by Scharing7 3 months ago

Sorry, I forgot to put dots behind the headlines.

by Scharing7 3 months ago

News story - Next Generation Applied Artificial Intelligence.
Montvieux receives DASA funding to enhance the protection of forces and improving the efficiency and effectiveness of information collection

Published 17 January 2019. From: Defence and Security Accelerator.

Challenge

The proliferation of data within the military poses a significant challenge for operators interpreting differing data sets into meaningful information upon which to make informed and timely decisions. Artificial Intelligence capabilities are developing at pace and can present opportunities through Deep Learning for operators and decision makers to interpret vast, disparate data sets concurrently.

Solution

The Defence and Security Accelerator (DASA) has funded two projects led by Montvieux, in excess of £500,000, following a DASA themed competition to find new technologies, processes and ideas to ‘Revolutionise the human information relationship for Defence’.

Prediction Toolset

The Prediction Toolset is a Deep Learning based Artificial Intelligence capability that uses current and historical information to predict the change of control on the ground, in both space and time, between opposing groups fighting within an operational theatre.

This capability provides foresight to analysts and collection managers, enabling them to proactively anticipate future events on the ground, thereby enhancing the protection of forces and improving the efficiency and effectiveness of information collection.

Machine Learning Analytics as a Service (MLAaaS)

Preparing training datasets for Machine Learning algorithms is a resource-intensive task. In many cases, there may not be sufficient real-world examples of an object or scene to create an adequate labelled training dataset from. The impact is that automated detection tools cannot be used and analysts have to revert to manually reviewing images for important objects of interest.

The MLAaaS capability uses a Generative Adversarial Network (GAN) based Artificial Intelligence approach to the generation of labelled training data for use in 3rd party imagery object detection and classification systems. The solution creates user-defined scenes within a 3D synthetic environment, then using specialised GAN techniques, refines this image to appear real, before labelling features of interest, ready for use as a training dataset in existing Machine Learning tools.

This approach is able to automate the generation of realistic training datasets at scale including controllable scenes featuring objects that are infrequently observed in live data.

This capability will save imagery analysts considerable time, both in preparing training datasets, but also in manually reviewing imagery, as their existing tools can now be effectively trained to recognise rare or unusual, but significantly important features and objects.

Pete Webb, Managing Director at Montvieux: > With the help of DASA, we have been able to plan-back from potential commercial outcomes and identify the right industry partners to move this forward.

Benefits

The Prediction Toolset has significant applications across the Defence and National Security domain, including predicting disorder, financial fraud and aspects or organised crime funding. The technique could be successfully applied to predicting the fluctuations in finance markets (FOREX), location-based demands for good and services, predicting utility demands, or supporting improved prospecting for natural resources.

Finding or generating appropriate datasets is key to all areas of Machine Learning. The MLAaaS technique could provide a rapid mechanism for generating tailored datasets for those organisations involved with the development of optical systems or analysis tools. Interestingly the technique could also be applied to the generation of training data for different domains, such as acoustic or sub-surface acoustic (sonar).

MLAaaS could save many hundreds of engineering hours currently used to manually generate training data. This approach would enable organisations to more rapidly develop, test and optimise Machine Learning solution, accelerating AI-based research and development activities.

Next Step

Montvieux would like to further identify Prime / Tier 1 partners with whom they could inject / license the technology for exploitation within the Prime’s existing toolsets and capabilities. Montvieux is also keen to discuss the potential for the establishment of a dedicated spin-off venture, focussed on exploitation of their technology to address specific problems in non-defence market areas.

Contact

John Barrass, Chairman: john.barrass@montvieux.com