ڈی اے آر اے اے کے ذریعہ "مجازی ڈیٹا سائنسدان" اسسٹنسز کی تعمیر کرنے کے لئے.

دفاعی اعلی درجے کی ریسرچ پراجیکٹ ایجنسی (ڈی اے آر پی اے) نے جمعہ کو اعلان کردہ ڈیٹا ڈرائیو کے انکشاف ماڈلز (ڈی 3 ایم) کا آغاز کیا، جو غیر ماہرین پل کی مدد کرنے کا مقصد مصنوعی اسسٹنٹوں کی مدد کرنے کی اجازت دیتا ہے. لوگ مشین سیکھنے کے ساتھ. ڈارپا نے اسے "مجازی ڈیٹا سائنسدان" اسسٹنٹ سے فون کیا ہے.

یہ سافٹ ویئر دوگنا اہم ہے کیونکہ ڈیٹا سائنسدانوں کی موجودگی اور اب زیادہ سے زیادہ ڈیٹا پر مبنی حل کے لئے زیادہ سے زیادہ مطالبہ کی کمی ہے. ڈارپا کا کہنا ہے کہ ماہرین دنیا بھر میں 140،000 سے 190،000 کے اعداد و شمار کے 2016 کے خسارے کا تخمینہ کرتے ہیں اور آنے والے سالوں میں کمی میں اضافہ کرتے ہیں.

مثال کے طور پر، مختلف شہروں، اسکول، محل وقوع اور جرائم کے عوامل کے لئے ایک ماڈل تعمیر کرنے کے لئے، شہر مینہٹن کے شہر سواری میں اشتراک کرنے کی خدمات کے لئے بھیڑ پر اثر انداز ہوتا ہے، نووئیو کے طالب علموں کی ایک ٹیم کو مکمل کرنے کے لئے 90 سے زائد کام کے گھنٹے برابر نمونہ. DARPA صرف اس وقت کی طرح مسائل کو دیکھتا ہے اور D3M پروگرام مستقبل میں اس طرح کے ماڈل بنانے کے لئے ضروری وقت اور مہارت کو کم کرنے کے لئے اسے تعمیر کرنے کی کوشش کرے گا.

ڈارپیپی کے انفارمیشن انوویشن میں پروگرام مینیجر وڈ شین نے کہا کہ "تجرباتی ماڈلوں کی تعمیر آج زیادہ تر ایک دستی پروسیسنگ ہے جس میں اعداد و شمار کے ماہرین کو محض عناصر کا ترجمہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے موسم اور ٹریفک، ماڈل میں انجینئرز اور سائنسدانوں کے سوالات پوچھیں گے." دفتر. "ہمارا یقین ہے کہ ڈیٹا سائنس کے بعض پہلوؤں کو خود کار طریقے سے خودکار کرنے کے لئے ممکن ہے، اور خاص طور پر مشینیں اس سے پہلے سیکھیں کہ نئے ماڈل کیسے بنائے جائیں."

دفاعی ایجنسی کے طور پر، کورس کے ڈی اے آر پی بھی یہ دیکھ رہے ہیں کہ یہ اے. جنگ میدان پر اثر انداز کر سکتا ہے اور زیادہ زندگی بچا سکتا ہے.

Google پہلے ہی اس کا استعمال کر رہا ہے. امریکی نقل و حرکت کے اسمارٹ سٹی چیلنج کے ساتھ علیحدہ کی Sidewalk لیبز کی شراکت داری جیسے کاموں کو کرنے کے لئے، جس کا مطلب ہے کہ اعداد و شمار جمع کرنے کے بنیادی ڈھانچے کا استعمال کرنے کے لئے وسط شہروں میں بھیڑ اور پارکنگ کو کم کرنے میں مدد ملے گی.

اگر اعداد و شمار سائنسدانوں اور غیر ماہرین کی چھوٹی ٹیمیں معاشرے میں مسائل کی شناخت میں مدد کرنے کے لئے مشین سیکھنے کے ماڈل استعمال کرسکتے ہیں، تو ڈیٹا بیس کے تجزیہ کے حل کے لئے زیادہ وقت حل ہوسکتا ہے.

شین نے کہا کہ "ٹریفک سے ہر چیز کو سمجھنے کی صلاحیتوں سے دشمنوں کی افواج کے رویے کو تیزی سے ممکنہ طور پر سینسروں اور کھلے ذرائع کے اعداد و شمار میں تیزی سے ممکن ہے." "امید یہ ہے کہ D3M ماڈل کی ترقی کے بنیادیات کو سنبھال لیں گے تاکہ لوگ اپنے طریقوں کو نئے طریقوں سے دیکھ سکیں اور لوگوں کے حل اور ممکنہ تصورات سے پہلے واضح یا حتمی طور پر بھی تصور نہ کریں."