USAFのAI変革が始まる

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米空軍では、今回辞任するHeather Wilson空軍長官によって、2017年にネリス空軍基地訪問中に発表された空軍の革新を促進する取り組みである「AFWERX」が進んでいます。「AFWERX」プログラムの目標は、民間企業との提携を通じて空軍が直面する課題に対する効果的な解決策を開発することであり、特にテクノロジースタートアップとのコラボレーションに重点が置かれています。
その中で、テキサス州オースティン空軍基地で進められているパイロトトレーニング等の取り組みについて、Airforce Magazine3月号が伝えていますので、今回は、これを紹介してみたいと思います。

USAF’s AI Transformation Takes Off(USAFのAI変革が始まる)MARCH 2019 AMY MCCULLOUGH  NEWS EDITOR

AI cracks the code on better maintenance and faster training. Better and faster decision-making is next.
AIは、より良い整備とより速い訓練について規約を読み解きます。より良いそしてより速い意思決定が次です。

オースティンでT-6テキサンの離陸準備をするパイロットトレーニングネクスト(注;次世代PT)学生Brett Bultsma中尉と、PTNインストラクターパイロットJeffery Kelley大尉。テキサス州オースティン 写真:ショーン・ウォレル/ USAF

国家防衛戦略は、人工知能が未来の戦場を変え、「戦争の質」をまだ想像されていない方法で変えることができると予測している。マイクロプロセッサ、クラウドコンピューティング、および膨大なデータセットを迅速に組み立てて分析するそれらを組み合わせた能力によって促進された商用AI技術の爆発的な成長は、商業市場に革命を起こしました。
AIは現在、トラフィックを管理し、荷物を配送し、顧客の問い合わせに答え、消費者の需要を予測します。その軍事用途も又、無限です。
国防総省の最高情報責任者であるDana Deasy氏は、「構造的には、AIがほぼすべての分野において可能な層になる可能性があると見ている。」とHouse Armed Servicesに語った。「国防総省のあらゆる部門を積極的に革新的な概念から装備を維持し、環境を認識し、男女を訓練し、ネットワークを守り、ネットワークを運用する方法を改善し、バックオフィス、人道的援助の提供、そして自然災害への対応といった我々の戦闘方法の変更といった変革する機会を意味するものである。」
ホワイトハウスによると、秘密でないAIの研究開発への米国政府の投資はすでに急速に拡大しており、2015年以来40%以上増加している。さらに増加する可能性がある。
トランプ政権は、今春、2016年全国人工知能研究開発戦略計画を更新することを計画している。1960年代から防衛高等研究計画局(DARPA)がAI技術研究を推進してきました。今日のDARPAの250のプログラムのうち、80は何らかの形でAIに関係しており、25はまだラボから出ていない画期的なAI技術に焦点を当てています。現在、DARPAは今後5年間で20億ドルをAI Nextに投資することを計画しています。新しいキャンペーンは次の3つの原則に焦点を当てています。

  • Third-wave AI:文脈推論を取り入れた技術。
  • 最も厄介な問題を解決する: 9月にDARPAのSteven H. Walkerディレクターが述べたように、DARPAは「今日の最も困難なセキュリティの課題を解決するために新しいAI技術を特定して適用する」ことを目指しています。
  • 性能保証:Walker氏は、「今日のAI技術がどのようにそしてなぜ機能するのかについての詳細分析と理解を創り出し」、「軍用および安全性が重要なシステムに不可欠な堅牢な性能保証」を保証します。

DARPAは将来の開発に焦点を合わせていますが、国防総省はより迅速な前線のAIに取り組んでいます。
昨年6月、DODは統合人工知能センターを設立しました。Deasy氏が率いるJAIC(Jakeと発音)は、運用部隊へのAI展開を加速することを目指しています。12月の時点で、JAICは30人のスタッフを擁していました。―DODのシビリアンと軍種を超えた軍人が混在しています。―そしてDeasy氏は12月に下院議員に、チームを拡大するために積極的にAIの専門家を募集していると語った。
空軍のイノベーションの中心であるAFWERXでは、AIが明確な焦点となっていますAFWERXの最高執行責任者(COO)であるDave Harden中佐は、「AIは空軍の行動を目に見えない方法で根本的に変えるので、この反復的で実験的なアプローチをとっているのです。」と述べました。
ハーデン氏によると、AFWERXはAIを4つのバケットにまとめています。

  • 自律型深層学習:膨大なデータセットを分析して予測分析や早期警戒を支援する。
  • ヒューマン・マシン・コラボレーション: AIを使用して、運用者が、より良い意思決定をより迅速に行えるようにする。
  • 人間の運運用支援:機械が人間の作業をより効率的に行えるように、プロセスを合理化および自動化する。
  • 高度な人間・機械のチーム化:無人システムを伴う人間の業務

最近完了したあるディープラーニングプロジェクトで、AFWERXの研究者はE-3部隊の10年間の補給データと5年間のメンテナンスレポートを調査し、最終的に計画外整備で29%の節減を確認しました。
ハーデン氏によると、この調査では、「過剰にメンテナンスされている可能性が非常に高い」という48の部分も明らかにされています。言い換えれば、分析の結果、これらの部品は必要以上に頻繁に交換されたと結論付けられました。AIを用いたメンテナンスのより正確な予測については、空軍のレーダーに関して長い間懸案であった。しかし、この概念を実現するためのテクノロジは、最近まで利用できませんでした。
このプロジェクトは、AFWERXの創案者が、米空軍の整備員がメンテナンスを追跡するためにスプレッドシートを使ってダウンレンジに展開したのを目撃した後に起こりました。AFWERXはすでに他の戦略的なAIプロジェクトに取り組んでいることを知って、彼は政治家に電話し、そして6ヵ月以内に、AFWERXは、プロジェクトに対する資金とUSAFの指導者の支援を確保しました。
AFWERXはペンタゴンのDefense Innovation Unit(以前はDIUxとして知られていた)と共同でプロジェクトを進めた、とHardenは述べた。「これはすべて構造化されていないデータとテキストであったため、これが最も困難なAIプロジェクトであった。」とハーデン氏は語った。構造化データは、スプレッドシートのデータなど、表形式で構成された情報です。非構造化データはそれ以外のすべてであり、写真や手書きの文書、PDFなどを含めることができます。
今、AFWERXは他の航空機にプロジェクトを拡大するために取り組んでいます。「F-16やC-5のように追加している他の構造では、リアルタイムでセンサーデータを統合するために努力しています。これはあなたのアルゴリズム能力を高めたり改善したりしますと」とHardenは言いました。ヒューマン・マシン・コラボレーションは、運用者が意思決定を下すのに役立つ革新的な方法を見つけようとしています。
USAFのパイロットトレーニングネクストプログラムは、航空教育訓練コマンドとの共同事業でAIを活用して学生パイロットのトレーニングにおけるインストラクターを増強します。
最初のテストでは、「AIコーチ」が、生徒が何をしたのか、どの様に学んだのかを観察し、リアルタイムのアドバイスを与えました。例えば、ループを飛ぶことを学んでいる学生パイロットがスティックを強く引っ張った場合、AIコーチは彼らにゆっくりと引くように言う事が出来るでしょう。また、学生が視覚的な学習者であるか、最初に課題について読むことを好む場合、AIコーチはその学生のためにトレーニング・シラバスをパーソナライズすることができます。

第5試験・評価飛行隊作戦部長のジャスティンエリオット大佐は、プレゼンテーションを実施している。エリオットは、テストユニットに割り当てられたものだけではなく、USAFが飛行するすべての航空機に、新しくてより安価で軽量のデータ収集ボックスを使用したいと考えています。写真:A1C Andrew Sarver

2018年9月に開催されたAFAの航空宇宙・サイバー会議で、AETCの長のスティーブン・L・クワスト中将は、次のように説明しています。「あなたが学ぶ環境に実際に適応させるのが人工知能です。」最初のPilot Training Nextクラスには、20人の学生(15人の将校と5人の入隊飛行士)が参加し、通常の半分の時間で13人のパイロットがUSAFの上級専門パイロット訓練課程を卒業しました。
2月のクラスは1月に始まり、24人の生徒がいます。AFWERXは10月にプログラムの第2段階に向けてオープンチャレンジを開始し、「正しいアップグレードとソリューショントライアルのために最大300,000ドルを支払う」と約束しました。時間が経てば、契約は1億ドル以上に達するでしょう。」
10月の挑戦によると、この段階で、職員はAIチューター(注;教師)に「達成された学習目標に迅速に適応する」ことを望んでいます。当初のAIコーチは、「個別のトレーニングのゲームチェンジングな要素を提供しました」が、「学生の進歩に追いつくことができませんでした」。AFWERX Mission Lead のBrian“ Beam” Maueは、次のフェーズでは、各生徒のニーズに合わせてシミュレータのシナリオを仕上げるためのデータの構造化と、トレーニング中の生徒のパフォーマンスの監視に使用するバイオメトリックセンサーの向上を目指しています。
第1段階では、バーチャルリアリティゴーグルに埋め込まれたアイトラッキングセンサーを使用して、生徒の目の動きを追跡し、学生が真の操縦を習得するために正しいことに集中したかどうかを指示した。
今、Maue氏は、AFWERXは生徒のストレスレベルの指標として体温、発汗レベル、心拍数を追跡できるヘッドバンドを追加しもっと追跡したいと考えている。「AFWERXは実験に取り組んでいます、そしてAETCはこの実験的な考え方でも前向きな命令でした」とMaueは言いました。「それで、これらの実験のいずれかに進んでも、私たちがこれまでに試みられたことのない何かのために100パーセントの技術を特定することは期待できません。」業界の関心は強いです。
AFWERXは、10月の挑戦に対する150の回答を受け取り、テキサス州オースティンのストアフロントでそれらのコンセプトを決めるために15を選択しました。そのうち5人がそれぞれの概念をさらに洗練するために5万ドルを授与されました。「結果が戻ってきたら、その種類のテクノロジをさらに発展させるために、何らかの形で他のトランザクション認証機関(またはプロトタイプ作成契約)を締結できるかどうかを再評価します」と、Maue氏は述べています。

外骨格は、肩や腕への負担を軽減するために四肢の重さを支えます。ベストは5から15ポンドのリフトを補助し、航空機のメンテナンスなどの頭上での作業に役立ちます。写真:EksoVest

INTELLIGENT ASSISTANCE
AFWERXが人手による操作を支援しているのは、さらに遠い – まだ手の届くところにある – です。「これをアイアンマンスーツのようなものだと考えてください」とハーデン氏は言います。「アイアンマンスーツは、飛び回る物理的な金属材料に関するものではないことをご存知でしょう。それは、すべての外部センサーデータをリアルタイムで解釈し、それを統合してから、人間を支援する応答を作成するために必要なすべてのアルゴリズムとソフトウェアに関するものです。」
たとえば、列線の兵士が移動すべき弾薬を任された5人の飛行士がいるとします。あなたがそれらの飛行士のうちの1人に外骨格スーツを与えたならば、彼は他の4人の飛行士を別の仕事のために自由にして、仕事をすべて自分で成し遂げることができるかもしれません。
AFWERXは、高度なヒューマン・マシン・チーミングを調査する機会も探しています。たとえば、マルチドメイン運用において、パイロットが無人プラットフォームとどのようにシームレスに連携するのか。複数のドメインで同時に動作する能力は、米国防総省のDavid L. Goldfein少将の最優先事項の3つのうちの1つであり、AFWERXは、オープンMDO Fusionチャレンジの概念を前進させることができる革新的な概念を特定することを目的としたものである。
ハーデン氏は、彼のチームは、結果として得られる提案の中でAIが際立って機能することを期待していると語った。

チャールズケラー中尉とA1Cタイラーヘーゼルデン、パイロットトレーニングネクストの学生たちは、テキサス州オースティンにある空軍予備役センターでバーチャルリアリティのフライトシミュレータを操縦しました。写真:ショーン・ウォレル/ USAF

サイエンスフィクションでは、AIは通常、自律的なロボットまたはコンピュータとして認識されています。現実には、これは情報化時代の自然な延長です。十分なデータは収集され、十分なコンピュータの能は、今まで想像できなかったことをタイムリーに計算するために適用できるようになる。AFWERXは、その役割の少なくとも一部を、テクノロジーを「わかりやすくする」ために働くこととして捉えています。つまり、テクノロジーが提供できるものから恩恵を受けることができる人々にとって、概念にアクセスしやすくするためです。「
人工知能は、見出しに見られるものよりもはるかに微妙なものだと思います。」とハーデン氏は語った。「キラーロボットではありません。…私たちは人間が風景の中から目標を見つける手助けをします。メンテナンスを削減できます。通信確認ができます。財務データに人工知能を使用できます。それは本当にすべてのそれらのユースケースを取って短い実験をしています。
そしてあなたはおそらく技術に不慣れな人々に出会い始めます。…アプリケーションは無限大です。しかし、最も効果的なユースケースは、その分野の専門家自身がその可能性を見い出したものです。
「ああ、もうすぐやってきます!ハーデン氏は、「あなたは人工知能に針を動かすことができます:私たちがビジネスを行い、将来戦う方法です。」これらの理想的なユースケースを見つけてその価値を証明することが今の課題だとHardenは認めました。「私たちが進む唯一の道は、素早く実験することです」 (黒豆芝)