Code Ops da Crowdbotics desenvolve software DoD rápido e barato como se fosse um modelo generativo de IA encarregado de projetar código. Fundador e CEO da Crowdbotics, Anand Kulkarni iniciou sua empresa para acelerar o processo de desenvolvimento de software usando inteligência artificial, em um movimento que a empresa chama de Code Ops. A ideia

Code Ops da Crowdbotics desenvolve software DoD rápido e barato como se fosse um modelo generativo de IA encarregado de projetar código.

Fundador e CEO da Crowdbotics, Anand Kulkarni iniciou sua empresa para acelerar o processo de desenvolvimento de software usando inteligência artificial, em um movimento que a empresa chama de Code Ops.

A ideia por trás do Code Ops é que os usuários possam acelerar o processo de criação de software usando peças reutilizáveis, juntando componentes pré-validados – uma máquina de tarefas em que a inteligência se destaca.

A inteligência da máquina Crowdbotics tem semelhanças com a inteligência artificial generativa de grandes modelos de linguagem como ChatGTP, mas em vez do modelo prever caractere por caractere o que vem a seguir em uma resposta, Crowdbotics prevê o próximo componente correto em um programa de software, escolhendo entre os existentes. elementos.

A Army Technology entrevistou Kulkarni para saber como essa abordagem difere dos métodos alternativos e como ela está sendo usada pelas forças armadas para atender aos requisitos de defesa da tecnologia da informação com recursos de segurança integrados em tempo hábil.

Kulkarni revela: “A maioria dos sistemas de software que queremos construir, no mundo real, parecem sistemas de software que construímos antes. . . Depois de construí-lo e validá-lo para uma determinada organização, você não precisará fazer isso novamente.”

“Mas, apesar disso, na maioria das vezes, quando as organizações constroem software – o DoD não é exceção – elas acabam reinventando a roda sempre que têm: uma nova base; um novo empreiteiro; uma nova equipe… Então eles acabam desacelerando o processo de construção de software e fazendo isso de uma forma muito ineficiente.”

A Crowdbotics permite que as empresas e o governo acelerem esse processo usando componentes pré-certificados, módulos de código que foram validados e colocados na lista de permissões em um contexto de segurança ou para uma finalidade específica. Ele usa inteligência de máquina para prever como encaixá-los em um determinado caso de uso.

“Nossa ferramenta de IA em nosso produto de software permite automatizar o processo de redação de seus requisitos e, em seguida, juntar as peças necessárias para construir esse produto de software”, explica ele.

Andrew Salerno Garthwaite (ASG): Quão fácil é usar de uma perspectiva “sem código”?

Anand Kulkarni (AK): Na verdade, é muito fácil planejar software a partir de uma perspectiva de escrita sem código. Qualquer pessoa, não técnica ou não, pode comparecer, usar linguagem natural ou passar para PDF para descrever o que está tentando criar, e o sistema, que foi treinado de acordo com os requisitos de uma organização, e um grande sistema de requisitos históricos que foram distribuído pelo mundo. E escreverá os requisitos para você usar IA. Você pode tentar sozinho, na verdade é muito fácil de usar.

Agora, é claro, a próxima etapa é construir o software real que será lançado. Essa é a parte onde as coisas ficam interessantes. Crowdbotics não escreverá todo o aplicativo para você como uma ferramenta sem código faria. Normalmente estamos sendo usados ​​para construir aplicativos sérios que precisam de trabalho pesado. Então, tentaremos estabelecer, unir, o início quente do produto para levar você de 30 a 70 por cento do caminho até lá, e então uma equipe de desenvolvedores, seja nós ou alguém de nossos clientes, continuará e escreverá o resto. Esse modelo de extensão é típico de como você pode acelerar um processo de desenvolvimento de software usando IA dessa forma.

ASG: Isso traz enormes avanços no prazo de entrega e no custo?

E: Sim. Normalmente, acabamos vendo a entrega usando o modelo Code Ops sendo cerca de 55% do tempo de um ciclo de vida de desenvolvimento de software convencional. Então, cortando quase pela metade. E normalmente nossos clientes veem isso representar cerca de um terço do custo. Certamente, em nossas próprias implantações na indústria de defesa, vemos ciclos de vida de software que normalmente levam três anos, sendo executados e construídos em questão de meses. Portanto, pense em ciclos de seis a nove meses para a criação de software. E, claro, isso é para produção, de ponta a ponta. Implementação, as versões iniciais reais podem sair muito, muito rapidamente. Isso muda o contexto do que você pode fazer quando pensa em cronogramas para levar o código de produção para o campo ou para as mãos das equipes em questão de semanas ou meses, e não de anos.

ASG: Como isso se aplica aos contratos de aquisição de software de defesa?

E: Existem duas maneiras diferentes pelas quais acabamos mudando o processo de aquisição na defesa.

A primeira, claro, é a ideia de que você tenha componentes de software pré-aprovados e pré-certificados. E, claro, esta é uma noção que muitos inovadores dentro do DoD têm tentado defender, há algum tempo, porque vêem este tipo de duplicação de esforços entre bases.

Um bom exemplo é o Iron Bank, que é o esforço do DoD para manter um registro de contêineres de segurança. . . e eles disseram, aqui está uma lista de elementos permitidos que podemos usar para agilizar rapidamente o processo. Crowdbotics leva essa noção mais longe. Indexamos uma grande variedade de peças e sistemas reutilizáveis, normalmente software, mas estamos pensando no futuro em adicionar componentes que não sejam de software, com o objetivo de acelerar o modo como as equipes podem realmente encontrar e reunir componentes validados.

O outro lado que isso ajuda é na redação de requisitos, o que muitas vezes é um grande problema para as equipes de compras. Então, se você é um escritório de contratação em algum lugar da Força Aérea, digamos, você está preso trabalhando com um dos grandes primos em um processo antagônico para descobrir quais são os requisitos exatos, letra por letra, que iremos cumprir. para o próximo sistema de software que lançaremos no mercado. E isso não é informado por discussões externas, ou por dados históricos sobre como sistemas de software como este foram construídos, ou por informações sobre como tais sistemas são construídos no mundo comercial de forma ágil.

[Crowdbotics technology] capacita a equipe de compras a fazer algo muito diferente. Eles podem usar a IA para ter uma construção mais frutífera do processo de construção desse conjunto de requisitos de software, em vez de ficarem em dívida com o principal e construir esse conjunto de requisitos. Portanto, essa é uma maneira específica de mudar a forma como estão redigindo os requisitos para um determinado processo de aquisição. E a nossa opinião é que isto lhes permite poupar, não apenas tempo, mas também dinheiro. E ter uma discussão melhor e mais detalhada sobre os próprios requisitos.

ASG: Se o DoD estivesse realmente tentando nunca mais reinventar a roda, isso significaria que eles sempre usariam o Crowdbotics?

E: Achamos que esta é a maneira certa de construir software, certo? Code Ops como abordagem é a maneira apropriada de planejar e lançar aplicativos. Mas achamos que os dados precisam estar disponíveis para todas as bases, todas as equipes, todos os grupos do DoD para serem coletados e adaptados. Portanto, damos as boas-vindas ao que chamamos de módulos privados, ou equipes privadas que colocam seus próprios dados aqui para descobrirem como apresentá-los aos usuários do DoD: elementos ou componentes de software que foram identificados, descobertos, validados, aparecendo.

Agora, acho que estamos muito longe de falar se esta é uma solução de monopólio nesse sentido. Na verdade, estamos tentando responder a uma pergunta diferente: como podemos garantir que as pessoas saibam que Code Ops é a melhor maneira de construir software e planejar software especificamente dentro de contextos do DoD?

E essa é a pergunta que considero mais interessante, porque neste momento, muitas mentes inteligentes no DoD estão perguntando como podemos construir software de uma forma que seja mais ágil e nos mantenha competitivos e dê vantagem aos combatentes? E muitas vezes constroem software, da mesma forma que constroem aviões, que não é a forma como o mundo comercial opera e faz as coisas.

ASG: Quanto comércio você está fazendo de software com o departamento de defesa?

E: Na verdade, trabalhamos com o DoD há quatro anos e nosso maior parceiro comercial hoje é o DoD. Neste momento estamos ativamente implantados e trabalhando em vários grupos: AETC; ATC; e AFRL como alguns exemplos.

Inicialmente entramos na Força Aérea por meio de uma de suas alas de software, o grupo chamado Castle Rock. Mas hoje em dia somos mais amplamente utilizados e trabalhamos com bases operacionais, pessoas que estão na verdade tentando construir software para um propósito específico e restrito para o combatente e resolvendo problemas reais com o DOD. O que é um endosso bom e ativo, pensamos, do sucesso deste modelo. Na verdade, você pode usar isso não apenas no sentido abstrato, mas de uma forma prática para construir software útil que realmente avance na missão. É aí que você pode realmente ver sinais de sucesso.

ASG: Você pode dar um exemplo disso em software?

E: Provavelmente, o aplicativo mais conhecido que vimos construído dentro do DoD é um produto chamado prontidão orientada por dados. Então isso foi conceituado por um piloto instrutor, que estava tentando descobrir o problema de como acelerar os ciclos de treinamento usando informações provenientes da fuselagem? As fuselagens modernas, como vocês sabem, o ataque, o F-35, em muitos aspectos, são plataformas altamente infundidas com sensores. Eles geram muitas e muitas informações. Mas infelizmente essa informação não está sendo usada sistematicamente como feedback nos ciclos de treinamento, ou na análise tática hoje, esse foi o problema identificado. Essas informações são ótimas, mas estão guardadas em fitas em algum arquivo, em vez de serem usadas para acelerar o processo de aprendizagem.

Depois de uma missão, certamente em contexto de treinamento, você segue com seu instrutor, olha a fita, vê o que aconteceu, olha momentos particulares. Mas isso está sendo feito usando uma metodologia muito arcaica, olhando manualmente um cenário específico e falando sobre o que aconteceu. E sim, essa é uma forma convencional de ensinarmos coisas uns aos outros. Mas numa era de tecnologia moderna, não há razão para que você não seja capaz de fazer algo muito mais inteligente.

Assim, a Força Aérea decidiu usar a inteligência artificial para dizer: “Podemos analisar estes dados de forma sistemática?”.

O produto de prontidão baseado em dados permite que, durante um interrogatório, um piloto instrutor observe automaticamente o que aconteceu. Portanto, a plataforma usa IA para identificar todas as atividades relevantes que aconteceram durante toda a surtida. Dizer: ‘Aqui está a manobra específica que ocorreu, ou um procedimento específico que ocorreu com base na nossa análise de IA do que aconteceu na missão.’ E então, ‘Foi assim que aconteceu’. Significando: ‘Isso foi bom ou ruim?’

Então, por exemplo, digamos que você esteja realizando algum tipo de procedimento, você está pousando e chegando em um ângulo de ataque inadequado, certo? Ok, esta é uma situação perigosa, coloca estresse no avião. E na pior das hipóteses, poderia causar um acidente real. Esse é o tipo de coisa que você pode detectar automaticamente. E você pode dizer, este é um pouso que está acontecendo aqui é o seu ângulo de ataque, aqui está o ângulo de ataque prescrito, e você estava chegando quente demais para o seu ângulo de ataque. Essa é uma situação muito simples.

Se você observar os compromissos entre vários navios, poderá começar a fazer perguntas muito sofisticadas. Por exemplo, se acabamos de concluir a preparação para um duelo e estávamos prestes a entrar em combate, e estávamos prestes a entrar em uma situação em que um time vermelho está colocando o time azul em uma espécie de zona de combate para um ataque, podemos identifique isso e diga: ‘Ei, este era o momento certo para fazer X e, em vez disso, você fez Y, perdeu uma oportunidade de se envolver.’ Esse é um ponto altamente relevante para poder apontar e identificar. E, claro, podemos identificar e fornecer esse ponto de feedback.

Portanto, essas são maneiras importantes pelas quais a Força Aérea está usando a IA para responder perguntas hoje, usando produtos desenvolvidos com base no Crowdbotics. E isso é um apoio muito forte a este tipo de abordagem. Isso é como os problemas da Grande Força Aérea, no sentido de: como você acelera a produção de pilotos? Como você reduz o número de surtidas usando IA? Como melhorar a vantagem tática do combatente fazendo análises em larga escala?

E acho que esses são bons endossos. Mas também há pequenas coisas que vemos resolvidas usando essa abordagem. Vimos um ótimo produto construído por um veterano que simplesmente resolvia o problema de segurança e relatórios de viagens. Se você precisar fazer algo tão básico como relatar sua viagem para atender aos requisitos de segurança de sua base, o que é uma dor, certo? E ele disse: ‘Bem, veja, este é um problema real para a indústria de defesa, é um problema real para as bases operacionais reais. É uma dor.

Mas esse tipo de coisa não é possível em um universo onde você está lidando com números primos em grande escala – construindo software para você – porque é um problema de nicho muito pequeno. Ele conseguiu construir isso usando Crowdbotics, que é outro exemplo de um pequeno problema que pode ser resolvido com essa abordagem.

Fonte: Tecnologia da Força Aérea

Atualizado em by Lyndia Damron
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