（2022年12月2日付、国防科学技術研究所（Dstl）の標記発表の概要は以下のとおり）

国防科学技術研究所 （Dstl）が主催する国防コミュニティベースの実証実験への革新的な取り組みにより、国防用途の人工知能（AI）の開発がより迅速化される可能性がある。今後、武器の能力向上や、開発コストの削減にも繋がっていくであろう。

国防関連のAIサプライヤーが直面する大きな課題の1つは、ターゲット認識などの特定のタスクに使用できるデータセットが不足していることである。Dstlの実証実験では、データを安全かつ責任を持って提供するため、関与するプラットフォームを組み合わせて用いた。これには戦車、歩兵戦闘車、装甲兵員輸送車が含まれ、ソールズベリー平原周辺のDstl実験場内の5つの異なるエリアに配備された。

パートナー企業であるThales、MBDA、Leonardo、Lockheed Martin、Frazer-Nashは、機械学習アルゴリズムの訓練と開発のためのデータへのアクセスを維持しながら、さまざまなカメラやセンサーからのデータを記録して国防省（MOD）に提供することができた。

さまざまな電気光学や赤外線システムを使用して、多様な地形を背景に、またカモフラージュや遮蔽物が存在する中で、陸上車両の貴重なデータを取得することができた。

このMODが所有するデータセットは、機械学習やAI技術の開発を支援する上で非常に貴重なもので、防衛関係者と共有し、アルゴリズムの訓練と検証行うことができる。

Dstlの専門スタッフは、非脅威車両や通常の建物も存在する現実的な戦場配置の中で、脅威プラットフォームと車両の運行、指揮、操作を行った。

収集されたデータセットは、ターゲット認識アルゴリズムの開発を助け、さまざまな距離で特定の敵の脅威を識別する能力を調査し、Dstlの「協調型兵器（Cooperative Weapons）技術実証試験プログラム」を通じて英国の戦場能力を直接向上させることになる。

[DW編集局]