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私の名前はネイサン・マイケルです。Shield AIのCTOを務めており、主にロボット工学の分野でAIに携わってきました。約20年の経験があります。カーネギーメロン大学のロボット工学研究所で、約1年前まで教員を務めていました。
そこでは、レジリエント・インテリジェンスをテーマに、かなり大きな研究室を立ち上げました。自律的に考え、極めて困難な環境で活動できるシステムの開発に取り組んでいました。単独のプラットフォームが未知の環境に入っていくケースや、インテリジェントなエージェントのチームが未知の困難な環境で活動するケースなど、様々な状況に対応してきました。
今日の用語で言えば、通信が制限されたり遮断されたりする環境、地下トンネル網や洞窟などの環境、あるいは外部からの情報が得られない他の困難な状況での活動です。そこでは外部情報へのアクセスは存在せず、事前情報もないか限られていました。そのため、システムが本当の意味で自律的に考え、限られた事前情報だけで活動し、探索、理解、モデル化、相互作用、エンゲージメントができるようにする必要がありました。
この研究では主に航空プラットフォームを扱いましたが、地上車両や水中車両なども扱いました。同種の特性を持つチーム(同種チーム)や、異なる特性を持つチーム(異種チーム)での活動も研究しました。
2015年から2016年頃、研究室で開発していた技術が、技術の死の谷にはまり込んでいくのを目の当たりにしました。優れたイノベーションが生まれても、実装されず、運用されず、エンドユーザーに活用されないという状況でした。私たちが開発したものの多くは、大きな価値を持ち、素晴らしい成果をもたらす可能性がありました。
アカデミアの文脈の中で、私は米陸軍研究所や空軍研究所、もちろん全米科学財団など、アカデミア向けの米国の様々な資金提供機関と協力してきました。最終的に、本当のインパクトを与え、スケールを実現するためには、このギャップを埋める必要があると結論付けました。そこで、自分で会社を立ち上げるか、既存の会社と協力するかを検討し始めました。
2016年に、当時まだ少人数だったShield AIの技術顧問として関わり始め、2017年にリーダーシップチームへの参加を決めました。そこから時を経て、2017年頃に描いた、システムに搭載する高度な知能の構築、単なる開発だけでなく、統合、テスト、評価、展開、運用化までを含む高度な知能の構築能力の確立、さらに様々な種類のプラットフォームへの展開という未来のビジョンの多くが、何度も何度も成功裏に実現されてきました。
Shield AIの使命は、人工知能システムによって軍人と民間人を守ることです。私たちの技術は主に航空分野で、小型の四発ドローンから中型システム(私たちが「bat」と呼ぶグループ3システム)、さらには無人ジェット機(グループ4、グループ5プラットフォーム)まで、あらゆるものに展開しています。
これらのプラットフォームすべてが、私たちが「ハイブマインド」と呼ぶ機能を活用しています。ハイブマインドとは、私たちのAIとロボット工学の機能を表す用語です。各プラットフォームで動作するエッジレベルの知能で構成されており、従来型の自律機能から最先端のAI機能まで、高度な知能を実現するために最も適したものを全て使用しています。
ハイブマインドには、シナリオ、ミッション、環境、文脈、ニーズに応じて高性能な機能を生み出すための「自律工場」のような機能も含まれています。これらの機能を様々な種類のプラットフォームに適用し、特殊化することができます。
これまでの成功として、劣化・制限された環境でも、全ての知能をプラットフォーム上で動作させ、運用できるシステムを作り上げてきました。様々な条件下でこれらのシステムを展開していることが最近評価されています。特に、外部情報を得ることができない、プラットフォームと一貫して通信できない、またはプラットフォームがGNSSデータなどの外部情報に一貫してアクセスできない状況での展開が評価されています。
Shield AIは2つの事業を展開しています。1つは航空機を製造するハードウェア事業で、中型のグループ3プラットフォームであるV-BATを製造しています。もう1つはソフトウェア事業で、AIとロボット工学のエコシステムであるハイブマインドを展開しています。
現在、私は主にハイブマインド事業に携わっています。私たちが重視し、特化しているのは、単なる製品開発だけでなく、その製品を効率的かつ効果的に適用し、ニーズに合わせて特殊化することです。V-BATプラットフォームでそれを実践しており、様々な条件下で展開できます。
V-BATプラットフォームは、垂直統合を通じて効率的かつ効果的に機能を展開できる先端的な能力と見なすことができます。同時に、他の種類のプラットフォームにも同じタイプのAIパイロット機能を特殊化し、展開する体制も整えています。このタイプのレジリエントな知能と自律機能を自社のシステムに搭載したい他の企業とも協力しています。
V-BATは「virtual bat」の略ではなく、「vertical bat」の略です。実際のところ、この頭字語に特に説明はありません。後付けで意味のある説明を考えようとしましたが、実際にはありません。これはテールシッターと呼ばれるもので、ホバー状態で離陸し、一定の高度に達すると翼モードに移行します。これにより、より長距離の飛行が可能になり、様々な監視・偵察・情報収集任務を遂行できます。その後、テールモードで着陸します。これにより、様々な条件下で比較的狭い環境からの離着陸が可能になります。
私たちが本当に重視しているのは、異なるプラットフォーム、異なるミッション、異なるニーズに合わせて自律機能とレジリエントな知能機能を特殊化するためのツールと手段の開発です。1つのプラットフォームであれ、複数のプラットフォームが協力して活動する場合であれ、ロボット工学と自律性の様々な要素を組み合わせて、本当の意味で自律的に考えることのできるインテリジェントなシステムを作り出すことを目指しています。そのために、それぞれの要素について最先端の方法論を用いています。
システムが世界を認識し、考え、行動するためにはどうすればよいのか。個人として、またチームとしてどう行動すればよいのか。私たちは基本的に、自律開発のライフサイクルと、その種の知能を異なるプラットフォームに特殊化するためのフレームワークを作り上げました。
私たちは、社会が受け入れるガードレールの中で活動しています。各国の社会が何を受け入れ、何を受け入れないかを決めています。私たちが設計したのは、非常に迅速かつ効率的にインテリジェントな自律システムを開発する手段です。そこには、構築するものが社会の期待とガードレールを確実に満たすための柔軟性とコントロールがエンジニアリングの観点から組み込まれています。これらは国によって異なります。
特定の立場を取るというよりも、各国の政策やガードレール、指針に従うということです。私たちが重視しているのは、それらの期待や制約、そしてシステムを使用する様々なオペレーターやユーザーのニーズを満たす技術を正確に設計するためのツール、技術、フレームワークの開発です。
これは公開情報ですが、私たちは「ハイブマインドパイロット」あるいは単に「AIパイロット」と呼ばれるものを、F-16 VISTAという自律性をサポートするように改修されたF-16に展開しました。これにより、AIパイロットはプラットフォームの自律性の上で動作することができます。機体にはパイロットが搭乗していましたが、スイッチを切り替えるとAIパイロットが制御を引き継ぎ、様々な機動を行いました。もちろん、いつでもスイッチを切り替えてプラットフォームの制御を取り戻すことができます。
これは公開情報ですが、より多くの無人ジェット機にも展開しています。例えば、Kratos社のFire Jetと呼ばれるものにも統合・展開しました。機能を1つのプラットフォームだけでなく、複数のプラットフォームが協力して動作するように統合しています。
スペクトルの反対側では、数年前に小型の四発ドローンにハイブマインドパイロットを展開しました。私たちは独自の四発ドローンを製造していて、Novaと呼ばれる複数の世代のものを作りました。これらにもハイブマインドパイロットのインスタンスを展開しました。実際、これらのプラットフォームは最近、実戦でも使用されました。システムは運用化され、多くの重要なミッションで実際に戦闘に使用されました。
四発ドローンの文脈では、完全に未知の環境で動作できるシステムの構築に重点を置いています。人が入るには危険すぎる地下トンネル網に、そのプラットフォームを送り込み、通信の有無、外部情報の有無に関わらず、その環境内を航行し、配置や環境内の状況についてのモデルを構築できるようにします。
ロボットは事前情報なしで始めます。情報へのアクセスは前提としません。いわば目を開き、センサーを起動し、世界のモデルの構築を開始します。その間、オペレーターに情報を共有しますが、環境に入っていくにつれて、オペレーターと通信できなくなったことを認識できます。それでもミッションを続行します。
オペレーターとシステムの相互作用は、基本的にオペレーターがプラットフォームに推奨事項を提供するというものです。オペレーターの声がプラットフォームに届かなくなっても、プラットフォームはその推奨事項なしでミッションを継続します。もちろん、オペレーターがプラットフォームと通信できる場合は、制御を取りたければ取ることができます。
しかし、通信がなく外部情報もない環境に入ると、その時点でのミッションを実行するだけです。環境の探索とできる限りの地図作成かもしれませんし、環境内の特定のものを探すことかもしれません。そのミッションを実行するだけです。
通信が途絶えた際に重要なものを見つけた場合や、一定時間が経過した場合は、以前に通信できた場所に戻って情報を共有する手段を見つけるようにプラットフォームに指示することもできます。技術的には、情報の高性能な圧縮、保存、重要性の分析を可能にする一連の技術があり、通信が可能になった際にオペレーターに最も重要な情報が共有されます。
四発ドローンは、過去数年間にいくつかの重要なミッションで使用されました。それ以上の詳細は話せませんが、最近のウォール・ストリート・ジャーナルの記事で、V-BATがウクライナでデモンストレーションに使用された例が公開されています。運用中に関心のある項目を発見し、その情報と位置情報がウクライナ軍によって特定のミッションに活用されました。
これはもちろん、ジャミングやスプーフィングなどがある劣化・制限された環境です。四発ドローンで説明したように、外部情報を前提とせずに世界を理解するために必要な知能がオンボードにあり、その文脈で見たものに基づいて決定を下すことができます。情報は人間に共有され、通信は回復し、人間は見たものと場所に基づいて、そこからどう進むかを判断しました。
V-BATは数百フィートの低高度から、1万～1万5千フィートあるいはそれ以上の高高度まで、ミッションのニーズに応じて様々な高度で飛行できます。現時点では主に情報収集車両です。研究開発的なアプローチで、試作的に弾薬を搭載したことはありますが、現在生産され運用されているものは、主にISR(情報・監視・偵察)指向です。
特別競争研究プロジェクトの会議でマーク・ミリー将軍が、今日建造されている空母は就役と同時に時代遅れになるだろうと述べていたのが印象的でした。数年以内に米軍の大部分がロボット化されるというコメントもありました。シュミットは、ウクライナ戦争でこの技術とドクトリンが実戦で発展していると述べていました。戦争初期、キーウに向かう長大な装甲車両の縦列があった時は、十分なドローンがなかったため可能でしたが、今日ではドローンが十分にあるためそれは不可能だ、と。
このような技術は戦争の本質をどのように変えていくのか、そして戦車や駆逐艦が本当に時代遅れになるまでどのくらいかかるとお考えですか？
興味深い質問です。確かにこれは戦争へのアプローチを変革しています。あなたが指摘したように、これらのインテリジェントなシステムは、以前には進入できなかった領域に進入し活動できるようになっています。特にウクライナに関連する技術の一部は、珍しいものから商品化されつつあります。その技術の普及が急速に進んでいます。
ただし、ウクライナで使用されている技術の多くは、様々な洗練度のレベルにあります。一部は機能しますが、一部は機能しません。そして予想通り、いわゆる「イタチごっこ」が始まっています。このような システムから戦車を守るにはどうすればよいかを考える必要があり、次にはそのような防御を回避するシステムを構築する必要が出てきます。
これは急速に進展すると思います。空母についても同じことが言えます。自律性は商品化されつつありますが、その洗練度にはばらつきがあります。現在大規模に展開され商品化されているものの多くは、かなり単純な自律性です。しかし、より多くの機能が取り入れられるにつれて、徐々に高度化していくでしょう。
そして前述の通り、より多くの技術が自律システムの軽減と除去に使用され始めるでしょう。私が予想するのはそういったことです。重要な課題は自律性の役割ではなく、このイタチごっこの中でいかに迅速に自律性を更新、修正、適応、進化、改善できるかということです。
以前は18ヶ月のサイクルで動くことができました。典型的な反復サイクルは、問題があり解決が必要で、ここに問題の記述があり、産業界やアカデミアと協力して解決策を見つけ、プロセスを経て潜在的に問題を実装する、というものでした。構想から実世界での実現まで、端から端まで18ヶ月かかりました。
今はそれよりもはるかに速くなります。1日単位で、昨日何が起きたかを見て反復し、今日前進し、反復し、前進するというペースです。1日単位に達すると、さらに圧縮され、現在の情報に基づいて適応し、これらの技術を軽減する際にほぼリアルタイムで更新することになります。
その結果、ソフトウェア定義の車両がより多く見られるようになり、自律性とAI機能の急速な反復がより重視されるようになります。ガードレールと信頼性がより重視されるようになります。なぜなら、それを前線に展開し、現場の非専門家に提供することになるからです。
現在の情報に基づいて自動化され、いわば自動生成される現場での反復が、次の日に期待通りに実行されることを確実にするために、これらの機能が本当に重要な検討事項となります。そこで本当の変革が始まると考えています。
ハイブマインド技術は、V-BATや四発ドローン、ジェット戦闘機など、どこに展開されていても、このチーミング、あるいはスウォーミング(群れ)を可能にする技術の一部です。チームの規模はどのくらいまで可能で、相手側からジャミングがある環境ではどのように通信するのでしょうか？
まず規模については、ある程度任意です。プラットフォームの性質とクラスによって異なります。コストの高いプラットフォームでは、明らかな理由で数が少なくなります。コストが低く消耗可能なプラットフォームでは、数が多くなります。
歴史的に、コンピューティングによる知能の洗練度は、プラットフォームが高価なほど高度で優れた性能を持つ傾向がありましたが、それは変わりつつあります。現在では、特別なプラットフォームだけでなく、コストの低い消耗可能なプラットフォームでも、このロールスロイス級の性能、あるいは非常に高い性能が見られるようになってきています。これは防衛分野だけでなく、商業分野でも見られます。これはとても素晴らしいことです。
したがって、数に関しては本当に任意です。行動と性能は数によって変化します。通常、より緊密に調整されたチームは、非常に敏捷で、よく同期し、調整された方法で行動できます。しかしチームが大きくなると、その上に技術が積み重ねられていきます。
これは人間が一緒に働く時と非常によく似ています。小グループではうまく機能しますが、大きくなると、チーム間で階層的なレベルでの調整を行います。そのように考えることができ、それが任意にスケールします。
あなたの質問のもう一つの部分は、通信についてでした。システム間に通信はありますが、ジャミングされた場合はどうなるのか？ジャミングされると、通信ネットワークを常に評価し、そのネットワークには基礎的な構造があり、それが変化すると、システム自体とチームがその行動を変更できます。
結局のところ、チームサイズが1であれ、nであれ、設計する必要があり、いかなる時点でも通信ネットワークに基づいてパフォーマンスを変更できなければなりません。通信を失い、チームが分断され、プラットフォームが消耗するなどの場合です。
最終的に極度のジャミング状態になると、n=1のチームになります。エージェントは本当の意味で互いに話すことができず、その文脈でチーム自体の行動とミッションプロファイルが変化します。通信の損失を軽減するために、情報を共有するために位置を変更したり、通信中継を作ったりするような方法で関与し始めます。
基本的な通信は単なる無線周波数です。近接した四発ドローン間でブルートゥースを使用しているわけではありません。近接して互いに通話する際には、ブルートゥースに類似したものがありますが、メッシュネットワーク、様々な形態の無線通信、衛星通信など、これらすべてがオプションとして存在し、状況やミッションの進行に応じて最も適したものや条件の変化に基づいて、異なる通信メカニズムを切り替えます。
例えば、第一次世界大戦や第二次世界大戦で気球や飛行船を使用していたように、四発ドローンのネットワークを戦場上に静止した形態や隊形で配置し、戦場の動きを監視することは可能でしょうか？
確かにあなたが説明したようなことは可能ですが、おそらく四発ドローンは使用しないでしょう。通常、長時間の持続性がないため、頻繁に交換する必要があり、そのような用途には適切な選択ではありません。
通常、チーミングの文脈では、チームメイトは補完的な役割を果たします。一部はセンサーペイロードを搭載し、他は別のペイロードを搭載しています。それぞれの能力を最大限に活用するために協力します。燃料の観点から、搭載容量に応じて持続時間は様々です。
エリアや地域をカバーするために互いに調整し、劣化・制限の観点から条件に応じて、情報を共有したり効果的に通信したりするために位置を変更し、役割を変更します。これらは例の一部ですが、確かにこれらのプラットフォームを状況認識と特定の地域の監視に使用することは可能で、実際にそのように使用されることもあります。
ただし、同じ情報を多くの時間にわたって提供できる他のものがあるため、四発ドローンを使用することは考えないでしょう。
数年前、森林を通り抜ける四発ドローンの群れに関する中国の論文を見ましたが、木を避けながら航行できるというものでした。ハイブマインドはそのようなことも可能なのでしょうか？
はい、私たちは四発ドローンをそれよりもはるかに困難な条件下で展開しています。例えば、粉塵の雲の中や、非常に複合的な環境で、非常に小さな開口部や穴を通って移動するようなことです。
あなたが説明しているのは、基本的に、単一の文脈で単一のインテリジェント・エージェントが、オンボードセンサーで環境の正確な3Dモデルを構築し、その環境内を航行し、次に複数のエージェントがその環境の共通の共有画像と互いの相対的な位置を構築し、それに対して制御する能力です。
私たちはそれを森林の文脈ではあまり考えていませんでした。3Dモデルを構築したりするため、同様に適用可能でしたが、むしろ複雑な都市環境の文脈で考えていました。そこでは、四発ドローンのチームが協力して1つまたは複数の建物を探索し、特定のミッションを実行する必要があります。
それは興味深いですね。人間のオペレーターが誰がどこに行くかを調整しようとするのではなく、チームが自律的に調整されて建物を探索できるということですね。そういったことを想定しているのですか？
はい、私たちはそれを調整された探索問題と考えています。より大きな建物を探索したい場合や、建物を迅速に探索したい場合があり、その目的を達成するために複数のエージェントを送り込むことがあります。
チームはもちろん建物について事前情報を持っていません。モデルを構築しながら協力して、環境を分解し、誰がどこに行くべきかを判断し、それを実行します。異なる条件や考慮事項に応じて、例えばバッテリー残量が少なくなるなどした場合、進行を継続するために行動を変更することもあります。
建物に関して、ドアや窓が開いているという前提で、建物のどのくらいの割合を四発ドローンのチームが効果的に探索できるのでしょうか？
建物が接近可能、つまりドアや窓が開いているという前提であれば、純粋に建物の規模と、チームの規模の関数です。3階、4階、5階建ての建物を4機の四発ドローンのチームで比較的迅速に探索し、次の建物、その次の建物と同様に探索することは可能ですか？もちろん可能です。建物の規模、環境の規模、アクセス可能性、そしてプラットフォームのバッテリーと持続時間のレベルの関数です。
ジェットプラットフォーム、大型固定翼機に関して、YouTubeでドッグファイトの動画を見ました。自律的なジェットと人間のパイロットの間のものですが、そこで見たのはShield AIのハイブマインドなのでしょうか？それとも、この分野には多くのプレイヤーがいるのでしょうか？
Shield AIの機能を見ている可能性は十分にあります。私たちは確かに無人ジェットやあなたが説明したようなジェットに機能を展開しており、それは多くのメディアの動画や記事で公開されているので、おそらくそうですが、100%確信はありません。
人間のパイロットが主要なパイロットとして、両脇に戦闘機の艦隊を従えて調整するというアイデアを聞いたことがありますが、実際の、あるいは想定されるユースケースについて、戦闘状況に入った場合にどのように機能するのかお話しいただけますでしょうか？
あなたが説明しているのは、有人機・無人機のチーミング、あるいはMUMT(Manned-Unmanned Teaming)のシナリオです。パイロットがプラットフォームを飛ばし、複数の無人プラットフォームがそのパイロットに基づいて任務を遂行するというものです。
ご指摘の通り、それは利用可能なプラットフォームとなります。無人プラットフォームには異なるタイプが複数あり、異なる目的を果たすことがよくあります。パイロットがこれらのシステムに、視界の外の領域を確認させ、何かが起きているかどうかを調べさせ、見たものに応じて任務を与えることができます。
他のプラットフォームに、特定の目的を達成させたり、特定の地域を調査したり、前もって特定の地域を確保したり、状況や文脈に応じて交戦させたりすることもあります。これらのシステムはパイロットを支援して目的達成を助けます。つまり、パイロットはより戦術的な関与ではなく、戦略的な関与を行い、これらの資産をミッションの推進にどう使用するかを考えます。
これは今日、テスト・評価、つまり研究開発・テスト・評価の形で行われているのでしょうか？
その通りです。Shield AIだけでなく、他の組織も含めて、このような有人機・無人機のチーミングの取り組みを実行しています。先ほど議論したジェット機の文脈だけでなく、ヘリコプターや回転翼機の文脈でも行われており、様々なミッションを可能にするために他のプラットフォームを活用しています。
単純な例を挙げれば、特定の条件下で適切な着陸地点かどうかを確認することです。このような使用方法は他にも多数あります。ただし、実戦での使用は私の知る限りではまだありません。
他の組織も行っているとおっしゃいました。私は中国について触れましたが、米国は、民間セクターであれ、政府や軍であれ、このような技術においてロシアや中国、その他の潜在的な敵対国に対してリードしているのでしょうか？それとも皆が同じレベルにいるのでしょうか？
それは良い質問です。分野によって、はい、いいえ、と答えは分かれます。一部の分野では私たちがリードしていますが、他の分野では大きく遅れをとっています。
AI分野に関しても、一部の分野ではリードしていますが、特に中国は膨大なデータへのアクセスがあり、より制限のない方法でそれを使用できるため、他の分野では非常に進んでいます。特に情報・監視・偵察(ISR)能力に関連する分野で、彼らは本当に洗練されています。
さらに、彼らは信じられないほどの自律性とロボット工学の能力を持っています。現在、数百、あるいは数千のプラットフォームが一緒に活動する群れを見ることができます。彼らは優れた産業基盤を持っています。プラットフォームの製造だけでなく、自律性の産業基盤と、それらの能力を展開・スケールする能力の面でも優れています。
米国がまだリードしている分野はあります。特にプラットフォームへの知能の統合という点では。しかし現時点では、私たちは互角か、特定の分野では中国が大幅に私たちを上回っていると考えています。
ロシアについてコメントしようとしましたが、現時点では私はロシアについてあまり知見がありません。彼らは他の分野に焦点を当てたと感じているので、良い感触がありません。中国の場合とは異なり、ロシアがAIとロボット工学に関連する分野でリードしていることを示すものは見ていません。ただし、繰り返しますが、そこには強い可視性がありません。
ウクライナで両陣営から展開されているすべてのドローンについて、自律的なドローンが展開されているのでしょうか？V-BATについて言及されましたが、それはテストだったのか、実際に展開されているのか、もし展開されているとすれば、どのような目的で展開されているのでしょうか？
私はその質問を、ウクライナで自律ドローンがどのように使用されているか、そしてV-BATがウクライナでどのように使用されているかと解釈させていただきます。
後者から答えると、先ほど少し触れた例のV-BATについては、それはデモンストレーションでした。そのデモンストレーションが、ウクライナ軍が特定の成果を達成するためにV-BATを活用することを選択する状況を生み出しました。そのデモンストレーション後、劣化・制限された条件下でのISRを主目的として、V-BATを導入・使用することへの関心が高まっています。
より広く自律ドローン自体に関しては、私が最も成長とインパクトを見ているのは、高度に消耗可能な低コストのプラットフォーム分野です。そこでは自律性が本当に商品化されています。これは多くの場合、一方向の爆撃ドローンの形を取り、基本的にパイロットが主に操縦するFPV(一人称視点)ドローンか、特定の標的に到達することだけを目的とした低コストのプラットフォームを送り出しています。
それらのプラットフォームの一部には、自分の位置を把握し、必ずしもGPSやGNSS情報を必要とせず、事前にプログラムされた特定の関心標的を識別し、それらの位置に対して端末誘導を行うのに十分なセンシング、コンピューティング、アルゴリズムが統合されています。
つまり、自律的に飛行し、標的に命中するということですね。これは私の理解です。私たちはそれを行っているわけではありませんので、これは単なる私の理解です。
しかし、それは戦闘地域内で展開されています。そしてそれは、それらの条件の境界内で起きていることが私の理解です。
そのような自律操縦技術とターゲティング技術は、どこから入手するのでしょうか？
今日、彼らはこれらの機能の多くをオープンソースの機能の上に構築しています。趣味の四発ドローンを自分の目的で使用することも、この種のミッションの文脈の中で再利用することもできる、オープンソースや容易にアクセス可能なプラットフォーム、電子機器、ソフトウェアスタックを購入することができます。
これによりプラットフォームの自律性の観点から基本的な機能が提供され、様々なサードパーティが提供する特定の機能を追加しています。劣化・制限された条件下で位置を推定するための状態推定機能や、画像やデータセットを活用した検出・分類・認識機能などです。
それらを統合し、過去3年間、特に本当に過去3年間で、非常に限られた産業基盤から、現在ではこのようなトピックに焦点を当てた何百もの企業が存在する重要な産業基盤が成長してきました。
この種の技術についてのあなたの最適なビジョンは何でしょうか？米軍にとって、どのように展開され、どれくらいのUAVを展開すると想定されていますか？非自律的な車両は本当に時代遅れになるように思えます。これが未来であり、数十万、いや数百万のものが展開されることになると思います。
数百万ですね。あなたはビジョンは何か、私たちは何を目指しているのかと尋ねました。
その核心は、Shield AIで働き始める前から私が焦点を当ててきた、レジリエント・インテリジェンスの質問に戻ります。自律的に考えることのできるシステムをどのように構築するか。現時点での私の焦点は、レジリエント・インテリジェンスの普及、可能な限り多くの高度にインテリジェントなシステムの作成です。一言で言えば「普及」です。
私たちが焦点を当てているのは、自律性を作り出すだけでなく、その自律性をできるだけ迅速に開発、統合、評価、展開、運用化するために必要なすべてのツールとエコシステムを作り出すことです。私たちは航空だけでなく、自律性開発のライフサイクル自体に焦点を当てています。これは多くの点で、航空、地上、水上などに関係なく同じです。
同じような一連のステップ、同じような種類のツールが必要ですが、特殊化も存在します。私たちは自律性とこのレジリエント・インテリジェンスを作り出すだけでなく、それを生産するために必要なツール、工場を作り出し、それを非常に迅速に行うことに焦点を当てています。
早期にこれらの機能の統合を開始した時は、数年かかりました。現在では、新しいプラットフォームに取り組み、過去数カ月間でそうしたように、6週間で全く新しいプラットフォームに本当に洗練された機能を持たせることができます。
私たちは本当に普及に向けて方向付けられ、できるだけ多くの潜在的なプラットフォームプロバイダーや顧客と協力して、そこにハイブマインドを統合・展開することに取り組んでいます。Shield AIだけがそれを行うのではなく、彼らが私たちのツール、機能、私たちが作り出したすべてを使用できるようにし、彼ら自身でそれを行えるようにしています。
彼らが自身で統合し、これらの機能を展開し、更新し、アップグレードし、維持できるようにしています。私たちは4つの異なるタイプの顧客と協力することを目指しています。
最初は、レジリエント・インテリジェンスを必要とし、今日それを必要としている人々です。ウクライナなどのような場合です。
2番目は、自社のプラットフォームにレジリエント・インテリジェンスを展開・統合したいと考えているOEM(相手先ブランド製造業者)です。プラットフォームを販売する際に、いわばハイブマインド対応にしたいと考えています。
3番目は、独自の主権的能力を構築したいと考えている顧客です。国際レベルで、米国内でも、特に国際レベルでは、専門知識と利用可能な人材の間にかなり大きなギャップがあります。多くの国が自律性を望み、自分たちの未来と運命をコントロールしたいと考えていますが、同じレベルの専門知識を持っているわけではありません。
そこで私たちは自律性開発のライフサイクルに焦点を当て、ガードレールとワークフローを作り出しました。これにより、博士号や修士号を持っている必要はなく、修士号や学部卒業だけでも参入できます。自律性やAIエンジニアリングの専門家である必要はなく、単に有能なソフトウェアエンジニアであれば、私たちのツール、技術、機能を使用して、レジリエント・インテリジェンスと私たちの自律性をプラットフォームに展開するために急速に進歩することができます。
最後のグループは、エンジニアリング能力をどのように統合するか、あるいはエンジニアリングサービスの観点から、顧客がそのニーズを満たすのをどのように支援するか、機能を使用するために必要なテストと訓練をどのように支援するかを考える顧客です。単に機能を持つだけでなく、他者がその機能を使用できるようにするために必要なテストと訓練も大きなニーズセットだからです。
これが現在私たちが焦点を当てていることですが、それはすべて一言で要約でき、それは「普及」です。そしてあなたが指摘したように、それは数十万、数百万になり、航空だけでなく、水上、陸上、宇宙などにも及びます。
出現しているのは、至る所に存在する大きな断片化された自律性産業基盤です。それは無秩序な状態です。私たちの目的は、できるだけ多くの組織と協力し、同じ学習プロセスを経ることなく、車輪の再発明をする必要なく、可能な限り迅速に成功した結果に到達できるようにすることです。
これは消費者向けの航空機にも統合できるのでしょうか？フェニックスでロボタクシーに初めて乗りました。Jobbyの電動垂直離着陸機(eVTOL)も注目していますが。
はい、もちろんできます。私たちが作っている製品は防衛に特化したものではありません。実際には商業製品で、これまで議論してきた防衛用途に使用されていますが、商業用途も多くあります。現在、その方面での関与を拡大する作業を進めています。
そこでの大きな注意点は、新しい領域に進出し、新しい顧客基盤と関わる際には、彼らのニーズを理解し、規制や法令遵守、そして耐空性など、あなたが指摘したような例を満たすことが必要だということです。これらはすべて非常に困難な課題です。
そのため、私たちは進出と関与において非常に慎重です。なぜなら、航空の専門家から航空と海上の専門家になるのは非常に困難だからです。そこには注意が必要ですが、私たちが行っていることで防衛に特化したものは何もなく、実際に製品は意図的に商業用に作られているので、その柔軟性を持っています。
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