Stock人工知能(AI)と機械学習(ML):これらの2つの用語に言及すると、リスナーは、お気に入りのオンラインニュースサイトを表示するときに表示される広告を即座に考えることができます。MLの1つのバージョンです。現在のAIとMLの研究の状況を考えると、これらの高度な数学的手法は、米国沿岸警備隊がミッションアプリケーションのために探索すべきものです。これを行うには、共通の定義を作成し、課題を理解し、実際の使用事例を検討する必要があります。ML技術は予測分析に有益であることが、民間産業および医学内のアプリケーションで証明されています。例としては、放射線スライドの正確な初期診断を強化するAIの使用があります。小売部門では、AIがすでに顧客インテリジェンスを介してAmazonによって実証されています。あなたがオンラインで購入するとき、購入するアイテムの他の推奨事項が提供される理由を不思議に思ったことはありませんか?この新しい販売戦術は、これらの高度な数学的手法の実践的な応用です。MLの使用には重大な課題がある可能性があります。Miremadiの記事で、1つの課題が強調されました。「複雑なことは、多くのビジネスユースケースで大量のデータセットを取得または作成するのが困難になる可能性があることです」という記事に注目してください。1つの可能な課題は、データの「品質」です。3番目の課題は、意図的な研究を実用的なアプリケーションに移行し、すべての新しいトレーニングアプリケーションを開発して「実践的な」オペレータを構築する能力です。MLの使用方法を調査するための指針を提供します。戦略計画2018-2022から:「私たちの個人的および職業的生活における技術の急速な進歩は、適切に活用されれば、沿岸警備隊にゲームを変える機会を提示します。ネットワークプロトコル、情報ストレージ、ヒューマンマシンコラボレーションなどの新興技術を評価しますこの単純なステートメントは、可能なアプリケーションを探索することの重要性を強調しています。アプリケーションの理解を開始するには、定義とコンテキストが必要です。1959年、研究者のアーサー・サミュエルは、コンピューターが「自分で学ぶ」ことができると考えました。これに続き、34年後にダートマス大学のジョン・マッカーシー博士によって「人工知能」に関する議論が始まりました。これらのアクションにより、定義のフレームワークが作成されました。2016年12月6日のフォーブス誌の記事、バーナードマーは、「人工知能とは、「スマート」と見なす方法でタスクを実行できるマシンのより広い概念です。データを実際に提供し、彼らが自分で学習できるようにするべきだという考えに基づいたAIの現在のアプリケーションです。」2つの用語の違いはわかりますか?表面上は非常に単純なようです。MLを意思決定に使用する方法を探求する要求信号は、米国と世界中の両方で熱狂しています。米国とその同盟国は、AIの使用方法について中国とロシアとの「知的な軍拡競争」に参加しています。2018年、国防総省(DoD)は、幅広い分野の専門家を活用し、学者、業界、その他の連邦パートナーと提携した共同人工知能センターを設立しました。AI戦略もリリースされました。戦略の要約の序文は、「AIはさまざまなビジネスや産業を急速に変化させています。将来の戦場の特性と直面しなければならない脅威のペースを変える態勢が整っています。」この戦略は、さまざまな任務に対する沿岸警備隊とのAIの研究、分析、および適用をチームとして検討する必要があることをさらに強化しますスポーツ...パートナーシップが鍵です。戦略の要約は続けられます。この取り組みには、政府関係者のスキルとコミットメント、学界および/または商業部門の非伝統的なイノベーションセンターとの緊密な協力、および国際的な同盟国とパートナー間の強い結束が必要です。AIの可能性を最大限に理解するために他の人から学ぶ必要があり、法律と私たちの価値観に従って、これらの強力な技術を責任を持って開発し、使用することにつながる必要があります。ML技術の開発と応用における沿岸警備隊の成功には、戦略が等しく不可欠です。MLアプリケーションの可能性をどのように探求するのでしょうか?著者は、初期調査のために次の4つのミッション領域を推奨しています。MLアプローチを適用すると、意思決定者がインテリジェンスおよびリスクモデルと連携して検討できる洗練されたプロセスを開発できる可能性があります。MLアプリケーションは、戦術的な努力が洗練されるにつれて、分析の努力を強化する可能性があります。(2)捜索救助計画と実行:沿岸警備隊は、SAR計画のために非常に洗練されたモデルを採用しています。Matwinは、人工衛星レーダー画像で油流出を検出するための機械学習に関する記事を公開しました。油流出への対応を支援する。MLアプリケーションかもしれません。Analytics」で発表された研究では、出発点として群れドローンを使用した油流出検出のモデリングが分析されました。(4)法執行機関の運用:このミッションの計画は、実行可能なインテリジェンスをキーとするさまざまな要因によって計画的であり、ガイドされています。機動部隊の戦術的管理下にある沿岸警備隊部隊は、この種の分析からゲーム終了時の操作に影響を与える可能性があります。MLアプリケーションは、オンボードセンサーを海上パトロールクラフトやその他の国の資産と統合して、阻止のゲーム終了資産を適切な場所に配置できる可能性があります。人工知能を使用してクレジットカードの不正使用を検出することから、医師が放射線画像を解釈するのに役立つ機械学習を適用することまで、これらの高度な数学的手法は、さまざまな職業とその要件に影響を与えています。MLのアプリケーションの調査に推奨されます。これらの高度な技術を使用すると、USCGポリシーの開発、トレーニング、演習、計画、およびミッションの実行に違いが生じる可能性があると著者は信じています。国家として、私たちはこれらの高度な数学的手法の力を人生の多くの面で見始めています-沿岸警備隊を活用してそれらを活用することにより、最終結果は意思決定者がミッション達成を支援する製品となります。この記事に含まれる意見は著者のものであり、米国沿岸警備隊の公式見解を表すものではありません。センターの研究パートナーシップのディレクターです。MLプロジェクトの元プロジェクトマネージャー、引退したUSCG役員、元カッター司令官です。Reporterに頻繁に寄稿しています。Maritimeで2019年11月13〜15日に開催されます。