DARPA sucht ein paar gute KI-Programmierer, um Amerika dabei zu helfen, seine eigenen seltenen Mineralien zu finden – PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

DARPA sucht ein paar gute KI-Programmierer, um Amerika dabei zu helfen, seine eigenen seltenen Mineralien zu finden

DARPA – das Nervenzentrum der US-Regierung – bietet bis zu 10,000 US-Dollar für Programmierer, die KI entwickeln können, um auf unserer Heimatwelt bei der Suche nach Seltenerdmineralien zu helfen und die US-Versorgungsengpässe bei kritischen Materialien zu lockern, die von der Energie- und Verteidigungsindustrie benötigt werden.

Um das Geld zu gewinnen, müssen Entwickler an einem Wettbewerb teilnehmen, der in zwei separate Aufgaben unterteilt ist: die Map Georeferenzierungs-Challenge, bei der Karten unbekannter Regionen und Koordinatensysteme durch ein maschinelles Lernmodell auf einer Basiskarte lokalisiert werden müssen; und die Map Feature Extraction Challenge, bei der ein Modell trainiert werden muss, um alle verschiedenen Arten von Polygonen, Punkten, Linien, Text und anderen Legenden auf Karten zu identifizieren.

Diese scheinen aus dem Prozess der Suche nach kritischen Mineralien entfernt zu sein, obwohl man hofft, dass die durch diese Herausforderungen entwickelte Technologie schließlich von Geologen verwendet werden kann, um ihre Suche nach lebenswichtigen Materialien zu automatisieren und zu beschleunigen.

Die Teilnehmer des Wettbewerbs erhalten eine begrenzte Anzahl von Bildern, um ihre Modelle zu trainieren. Die Gewinner können bei jeder der Herausforderungen mit 10,000 US-Dollar für den ersten Platz, 3,000 US-Dollar für den zweiten und 1,000 US-Dollar für den dritten Platz rechnen. Angesichts der Tatsache, dass kompetente KI-Entwickler derzeit satte Gehälter erzielen können, ist dieses Preisgeld in unseren Augen eher ein kleiner Bonus als alles andere.

„Die kritischen Mineralressourcenbewertungen der USGS sind das Herzstück unserer inländischen Versorgung und Produktion kritischer Mineralien“, Anne Fischer, stellvertretende Direktorin des Büros für Verteidigungswissenschaften der DARPA, sagte in einer Erklärung diese Woche unter Bezugnahme auf den US Geological Survey.

„Wir wollen einen messbaren, unmittelbaren Einfluss auf die Fähigkeit des USGS haben, einige seiner Ziele zu erreichen, insbesondere in einer Weise, die für die nationale Sicherheit von entscheidender Bedeutung ist.“

Die Verwendung von Computermethoden könnte dazu beitragen, den Prozess der Suche nach kritischen Mineralien zu beschleunigen, was traditionell manuelle Inspektionen von Bildern und Berichten durch Geologen erfordert. DARPA und USGS glauben, dass die Automatisierung einiger Teile der Arbeit bedeutet, dass Experten mehr Zeit haben werden, andere Probleme im Zusammenhang mit der Lockerung von Versorgungsengpässen anzugehen.

Die andere Art der Lieferkettensicherheit

Seltene Erden sind wichtige Bestandteile bei der Herstellung von Alltagsgegenständen. Lithium und Kobalt werden beispielsweise zum Bau von Computern, Batterien und Solarmodulen verwendet. Weniger bekannte Elemente mit exotischen Namen wie Lanthan, Samarium oder Praseodym werden für Nachtsichtbrillen, Steuerstäbe für Kernreaktoren und Flugzeugtriebwerke benötigt. 

China ist tendenziell die dominierende Quelle für diese Art von Mineralien, und die USA verlassen sich zunehmend auf Importe des Materials, um die Technologie zu bauen, die für ihre eigene nationale Sicherheit benötigt wird. Ein Bericht [PDF] Überprüfung der amerikanischen Lieferketten, die letztes Jahr von der Biden-Regierung zusammengestellt wurde, forderte die Bundesregierung auf, die nationale Mineralversorgung zu stärken und die industrielle Basis der USA wieder aufzubauen.

Gesetze wie der Energy Act von 2020 und das überparteiliche Infrastrukturgesetz zwangen die USGS, die Quellen lebenswichtiger Mineralien des Landes zu bewerten und Minenabfälle zu untersuchen. Die USGS veröffentlichte a Liste von 50 Mineralien wurde Anfang dieses Jahres als kritisch eingestuft und liefert auch Daten für den AI for Critical Mineral Assessment Competition der DARPA.

„Der erste Schritt in jeder Lieferkette ist der Fluss natürlich vorkommender Materialien aus Reservoirs auf der Erde zu menschlichen Gesellschaften“, sagte Graham Lederer, Physiker bei der USGS Das Register.

„Informationen, die helfen, die Reservoirs der Erde zu charakterisieren und zu quantifizieren, wie z. B. die Menge und Wahrscheinlichkeit des Vorkommens kritischer Bodenschätze in den Vereinigten Staaten, bilden grundlegende Informationen, die erforderlich sind, bevor Entscheidungen darüber getroffen werden können, wie Materialien extrahiert, verarbeitet und zur Herstellung von Gütern verwendet werden sollten die die Gesellschaft für wichtig hält.“

Der Wettbewerb wird beiden Agenturen helfen, die Fähigkeiten der heutigen KI-Systeme herauszufinden, damit sie am besten untersuchen können, wie sie in Zukunft eingesetzt werden könnten. 

„Das Ergebnis einer erfolgreichen Lösung wäre, einen Engpass im gesamten Bewertungsprozess erheblich zu beschleunigen, sodass USGS sich mehr auf andere Komponenten des Arbeitsablaufs zur Mineralressourcenbewertung konzentrieren könnte, wie z Datensätze und die Verbreitung wissenschaftlicher Informationen an die Öffentlichkeit“, sagte uns Lederer.

„Durch die Beschleunigung der Integration von geologischen und mineralischen Ressourceninformationen, die in Tausende von individuellen Karten eingebettet sind, wird dieses Projekt die Fähigkeit der USGS verbessern, Informationen zeitnah bereitzustellen. Die Verbesserung der Lieferkettensicherheit für kritische mineralische Rohstoffe umfasst jedoch viele verschiedene Phasen, darunter Produktion, Verarbeitung und Recycling sowie fortgesetztes Engagement auf Bundes-, Landes- und Privatsektor.“

Die Registrierung für die Map Georeferenzierungs-Challenge begann am Montag und endet am 26. August, während die Registrierung für die Map Feature Extraction Challenge am 29. August beginnt und am 9. September endet. ®

PS: DARPA ist es inzwischen durch sein SocialCyber-Programm Sondierung die Verwendung von KI zur Erkennung von Dingen wie Social-Engineering-Angriffen auf Entwickler, um in ihren Code einzudringen und die Software-Lieferkette zu stören.

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