La course de vélos électriques dans le désert est « l’endroit idéal » pour tester l’IA des véhicules militaires
Une équipe de la prochaine course de motos tout-terrain Baja 1000 apportera un avantage particulier : une IA qui prescrit quand un pilote doit s’arrêter, bien avant que le besoin ne devienne évident.
Le voyage de mille kilomètres à travers la Californie et le Mexique est « l’environnement idéal » pour tester l’IA de logistique et de maintenance de GDIT avant de se diriger vers des champs de bataille difficiles et déconnectés, a déclaré un représentant de l’entreprise.
GDIT s’associe à AWS sur Project Celerity, une plateforme basée sur l’IA pour la gestion de l’énergie. Le laboratoire de recherche avancée de l’armée a investi massivement dans la manière de déployer de petits « micro-réseaux » tactiques, essentiellement des systèmes de production et de stockage d’énergie pour des environnements où l’électricité et la connectivité sont absentes. Ces micro-réseaux ne sont pas simplement destinés à fournir de l’énergie aux soldats sur la base, mais également à alimenter des batteries pour une flotte croissante de véhicules et d’armes éclectiques et robotiques. Prédire quand et comment les drones ou les robots terrestres pourraient avoir besoin de nouvelles batteries fait partie du défi.
Shannon Judd, directrice des partenaires mondiaux de défense chez AWS, a déclaré dans un e-mail que les applications militaires du projet sont nombreuses. Il s’agit notamment d’aider « les équipes effectuant des patrouilles ou de la surveillance dans des zones reculées, les forces d’opérations spéciales qui doivent prendre des décisions rapidement sans accès garanti à des communications complètes, et les missions humanitaires ou en cas de catastrophe », en plus de gérer le pouvoir ou d’autres éléments d’infrastructure.
Brandon Bean, vice-président du GDIT pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, a déclaré : « Il s’agit d’un proxy pour une logistique contestée… Le désert de Baja nous offre une topographie et des conditions météorologiques défavorables ; il nous fournit également une dynamique (tempo opérationnel) de sorte que nous ne pouvons rien prédire ou planifier. » GDIT n’a pas précisé quelle équipe utiliserait ses outils.
Il montre une évolution du Defence Operations Grid-Mesh Accelerator, ou DOGMA, du GDIT, un outil qui fusionne les données des capteurs et les renvoie à un opérateur dans des conditions difficiles, telles qu’un brouillage ennemi, des liaisons de communication rompues, etc.
Depuis l’introduction de DOGMA en août dernier dans l’expérience de guerre par drones T-REX du Pentagone, la société en a développé trois versions : une pour fusionner les données, une pour l’autonomie de fonctionnement et une appelée WorldView, que Bean a décrite comme une « couche cognitive qui fournit une image opérationnelle commune ».
L’équipe de course utilisera des vélos électriques, similaires à ceux que les forces d’opérations spéciales utilisent dans certaines missions. Ils sont plus silencieux que les motos et leurs grosses batteries peuvent également alimenter des capteurs et des équipements de communication.
« Toute la télémétrie provenant du pilote et de la moto » sera transmise aux serveurs AWS, a déclaré Bean. « Ensuite, nous allons fournir des analyses prédictives sur le moment et l’endroit où le pilote doit se rendre aux stands et où nous devons remplacer les batteries. »
D’autres outils de télémétrie pourraient éventuellement être ajoutés, comme un outil de santé du cycliste conçu pour les environnements sans communication où les trackers de fitness standard ne fonctionnent pas. La société l’a dévoilé avec DOGMA WorldView lors du récent événement SOF Week à Tampa, en Floride.
« Ce que nous avons fait, c’est que nous avons construit un flux de travail en boucle dans lequel nous avons collecté toutes ces données de télémétrie à partir de ces appareils, (et) nous sommes capables de travailler et d’extraire ces données dans notre DOGMA WorldView et de pouvoir créer un modèle de vie sur ces individus », a déclaré Bean. « Nous pourrions donc savoir, sur la base des données télémétriques du téléphone, s’ils ont (rencontré) un terrain élevé ou s’ils se sont arrêtés pendant un certain temps. La prochaine étape consiste à exploiter le microphone et la caméra du téléphone, afin que nous puissions identifier s’il y a un contrôle hostile (de l’appareil). «
