ДАИС-ИТА

Международный технологический альянс в области распределенной аналитики и информационных наук
Аббревиатура	ДАИС ИТА
Формирование	21 сентября 2016 г.
Растворенный	16 сентября 2021 г.
Тип	Межорганизационный исследовательский альянс
Штаб-квартира	ИБМ
Область	США и Великобритания
Менеджер программ США	Динеш Верма
Менеджер программ Великобритании	Питер Ваггетт
Волонтёры	40
Веб-сайт	помост-наследие .org ,

Международный технологический альянс в области распределенной аналитики и информационных наук (DAIS-ITA) — исследовательская программа, инициированная Министерством обороны Великобритании (Соединенное Королевство) США (MOD) и Исследовательской лабораторией армии (ARL) в сентябре 2016 года. ^{[ 1 ]} и оставался активным в течение 5 лет до сентября 2021 года. Его возглавляли IBM Research в США и IBM Hursley в Великобритании. DAIS ITA — второй Международный технологический альянс, созданный двумя странами, пришедший на смену предыдущему десятилетнему альянсу NIS-ITA , который имел аналогичную природу.

Обзор

Полное название альянса — Международный технологический альянс США и Великобритании в области распределенной аналитики и информационных наук. Это была исследовательская группа, которой было поручено провести фундаментальные исследования в области распределенной аналитики и информатики , которые влияют на операции коалиции.

DAIS ITA была второй такой программой, поддерживаемой соглашением о сотрудничестве между правительствами США и Великобритании. Предыдущая программа NIS-ITA действовала с 2006 по 2016 год и также возглавлялась IBM. Однако технические масштабы, а также состав двух альянсов сильно различались. В центре внимания DAIS-ITA была распределенная аналитика, включая распределенный искусственный интеллект, а в центре внимания NIS-ITA были различные типы сетей или сетевая наука . Альянс состоял из исследователей из исследовательской лаборатории армии США и Министерства обороны (Великобритания), которые работали вместе с несколькими предприятиями и университетами Великобритании и США над решением фундаментальных исследовательских задач, связанных с распределенной аналитикой.

Исследование DAIS ITA было сосредоточено на двух технических областях: (i) динамические безопасные информационные инфраструктуры коалиции и (ii) распределенная аналитика коалиции и ситуационное понимание.

В 2021 году DAIS-ITA получила награду американо-британской группы по анализу науки и технологий за обеспечение эффективной и гарантированной интеграции и использования информации для распределенных коалиционных многодоменных операций в динамичных и конкурентных средах, используя глубокое американо-британское сотрудничество между правительством и промышленностью. и академические партнеры.

История

Примерно с 1992 года ARL сформировала ряд партнерств, в которых участвовала триада промышленности, научных кругов и правительства. Одним из них стал Международный технологический альянс (ITA) по распределенной аналитике и информатике (DAIS), который был награжден 21 сентября 2016 года. ^{[ 2 ]} Программу должны были завершить в сентябре 2025 года. ^{[ 3 ]}

Цель

Заявленная цель DAIS заключалась в том, чтобы «обеспечить безопасную, динамичную, семантически ориентированную распределенную аналитику для получения ситуационного понимания в операциях коалиции». Поскольку операции коалиции США и Великобритании становились все более сложными, DAIS стремилась снизить нагрузку на людей и используемые технологии. ^{[ 4 ]}

Направления исследований

Программа DAIS была организована вокруг нескольких исследовательских направлений, в том числе следующих: ^{[ 5 ]}

Распределенный интеллект: создайте теоретические основы многогранных распределенных сетевых интеллектуальных систем, объединяющих автономных агентов, датчики, тактические суперкомпьютеры, базы знаний в тактическом облаке и экспертов-людей.
Гетерогенное групповое управление. Разработайте теорию и алгоритмы управления большими автономными командами с различными уровнями гетерогенности и модульности в зависимости от датчиков, вычислений, платформ и степени автономии.
Адаптивное и устойчивое поведение: разрабатывайте теорию и экспериментальные методы для гетерогенных мультиагентных групп для выполнения задач в физическом мире.

Члены

DAIS-ITA состоит из нескольких исследовательских лабораторий и университетов в США и Великобритании. В их число входят исследовательские лаборатории армии США и Министерство оборонной науки и технологий Великобритании в качестве участвующих правительственных исследовательских лабораторий. Неправительственные члены альянса в обеих странах состояли как из промышленных, так и из академических исследовательских организаций, перечисленных ниже:

Университеты США

Университеты Великобритании

Промышленность США

ББН Технологии
IBM Research — лидер альянса в США.

Промышленность Великобритании

IBM UK - лидер альянса в Великобритании.
БАЕ Системы
Эйрбас Великобритания

Лидерство

Альянс возглавила команда, состоящая из технических руководителей Исследовательской лаборатории армии США, Министерства обороны Великобритании (Dstl), IBM Research в США и IBM UK.

Следующие люди выполняли роль лидера альянса, указанного выше:

Организация	Индивидуальный
США АРЛ	Анантрам Свами
Великобритания МОД	Хелен Карлтон
IBM Исследования	Динеш Верма
IBM Великобритания	Питер Ваггетт

Анантрам Свами принял на себя роль CAM от Грега Сиринчионе в январе 2020 года. Оба технических направления возглавляет группа из четырех ученых, по одному из Исследовательской лаборатории армии США, Министерства обороны Великобритании (Dstl), академического члена альянса, и промышленный член альянса. Ниже приводится таблица исследователей, которые в настоящее время выступают в роли руководителей технических направлений (TAL) по каждому из технических направлений в рамках исследовательской программы.

Техническая зона	Правительство США	Правительство Великобритании	Академический ТАЛ	Отрасль ТАЛ
1. Динамическая безопасная информационная инфраструктура коалиции	Кевин Чан	Джон Мелроуз	Дон Таусли (Массачусетс)	Мудхакар Шриватса (IBM)
2. Коалиционная распределенная аналитика и понимание ситуации	Лэнс Каплан	Гэвин Пирсон	Алан Прис (Кардифф)	Дэйв Брэйнс (IBM)

Результаты

Примеры результатов исследований, разработанных программой DAIS по состоянию на 2018 год, включают следующее.

Алгоритм, который принимает и анализирует данные, непрерывно генерируемые с течением времени из географически распределенных источников, таких как пользователи, датчики и устройства. ^{[ 6 ]}
Онлайн-алгоритмы для оптимальной производительности управления кэшем. ^{[ 7 ]}
Алгоритм управления, который определяет наилучший компромисс между локальным обновлением и глобальным агрегированием параметров для минимизации функции потерь при заданном бюджете ресурсов. ^{[ 8 ]}

Ссылки

^ Клеменс, Джей (26 сентября 2016 г.). «Армейская исследовательская лаборатория Министерства обороны Великобритании формирует Альянс распределенной аналитики и информационной науки» . Армейские исследовательские лаборатории.
^ «Сотрудничество | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.
^ «Сигнал – Февраль 2017 – стр.35» . www.signal-digital.com . Проверено 5 сентября 2018 г.
^ «Распределенная аналитика и информатика (DAIS) ITA | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.
^ «Распределенные и совместные интеллектуальные системы и технологии (DCIST) | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.
^ Зафари, Фахим; Ли, Цзянь; Люнг, Кин К.; Таусли, Дон; Свами, Анантрам (10 декабря 2017 г.). «Оптимальный энергетический компромисс между связью, вычислениями и кэшированием с гарантией QoI». arXiv : 1712.03565 [ cs.NI ].
^ «Что, когда и где кэшировать: унифицированный подход к оптимизации» (PDF) .
^ «Когда край встречается с обучением: адаптивное управление для распределенного машинного обучения с ограниченными ресурсами» (PDF) .

Внешние ссылки

[1] Клеменс, Джей (26 сентября 2016 г.). «Армейская исследовательская лаборатория Министерства обороны Великобритании формирует Альянс распределенной аналитики и информационной науки» . Армейские исследовательские лаборатории.

[2] «Сотрудничество | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.

[3] «Сигнал – Февраль 2017 – стр.35» . www.signal-digital.com . Проверено 5 сентября 2018 г.

[4] «Распределенная аналитика и информатика (DAIS) ITA | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.

[5] «Распределенные и совместные интеллектуальные системы и технологии (DCIST) | Исследовательская лаборатория армии США» . www.arl.army.mil . Проверено 5 сентября 2018 г.

[6] Зафари, Фахим; Ли, Цзянь; Люнг, Кин К.; Таусли, Дон; Свами, Анантрам (10 декабря 2017 г.). «Оптимальный энергетический компромисс между связью, вычислениями и кэшированием с гарантией QoI». arXiv : 1712.03565 [ cs.NI ].

[7] «Что, когда и где кэшировать: унифицированный подход к оптимизации» (PDF) .

[8] «Когда край встречается с обучением: адаптивное управление для распределенного машинного обучения с ограниченными ресурсами» (PDF) .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]