情報先端研究計画活動(IARPA )は、国家情報長官室(ODNI)傘下の組織であり、米国情報機関が直面する困難な課題を克服するための研究を主導する責任を負っています。[ 1 ] IARPAは、その使命を次のように説明しています。「将来の圧倒的な情報優位性をもたらす革新的な技術を提供する、高リスクかつ高収益の研究を構想し、主導すること」。
IARPAは、数学、コンピュータ科学、物理学、化学、生物学、神経科学、言語学、政治学、認知心理学など、幅広い技術分野にわたる学術研究および産業研究に資金を提供しています。IARPAの研究のほとんどは機密指定されておらず、公開されています。IARPAは、成功した研究成果や技術を他の政府機関に移転しています。IARPAの注目すべき投資には、量子コンピューティング[ 2 ] 、超伝導コンピューティング、機械学習、トーナメントの予測などがあります。
ミッション
IARPAは、その使命を「将来の圧倒的な情報優位性をもたらす革新的な技術を提供する、リスクは高いが成果も大きい研究を構想し、主導すること」と位置付けている。
歴史
1958年、最初の高等研究計画局(ARPA)が設立されたのは、1957年10月4日のソ連によるスプートニクの打ち上げ成功という予期せぬ出来事への対応としてであった。ARPAモデルは、こうした技術的な驚きを予測し、未然に防ぐことを目的として設計された。当時の国防長官ニール・マッケルロイは、「誰かの任務に合わないからといって、重要なことが未完了のまま残されることがないようにする機関が欲しい」と述べた。ARPAモデルの特徴は、野心的な技術目標、任期制の職員が主導する競争入札による研究、そして独立した試験と評価である。
ODNIによって2006年に認可されたIARPAは、DARPAをモデルにしているが、軍事ニーズではなく国家情報ニーズに焦点を当てている。この機関は、国家安全保障局の破壊的技術局、国家地理空間情報局の国家技術アライアンス、中央情報局の情報技術イノベーションセンターの統合によって設立された。[ 3 ] IARPAの業務は、リサ・ポーターを初代局長として2007年10月1日に開始された。本部は、メリーランド州リバーデールパークにあるメリーランド大学の研究パーク、Mスクエアの新しい建物で、2009年4月に開設された。[ 4 ]
2010年、IARPAの量子コンピューティング研究はサイエンス誌の年間最優秀ブレークスルーに選ばれた。[ 5 ] [ 6 ] 2015年、IARPAは国家戦略コンピューティングイニシアチブの基礎研究開発を主導するよう任命された。IARPAは、US BRAINイニシアチブやナノテクノロジーに触発された未来コンピューティングのためのグランドチャレンジなど、ホワイトハウスの他の科学技術の取り組みにも参加している。[ 7 ] [ 8 ] 2013年、ニューヨークタイムズの論説コラムニスト、デビッド・ブルックスはIARPAを「政府で最も創造的な機関の1つ」と呼んだ。[ 9 ]
アプローチ
IARPAは複数年にわたる研究プログラムに投資しており、そこでは学術機関と産業界のチームが、明確に定義された一連の技術的問題の解決を目指して競い合い、共通の指標とマイルストーンに基づいて定期的に評価されます。各プログラムは、任期制の政府職員であるIARPAプログラムマネージャー(PM)によって率いられています。IARPAプログラムは、研究者が現状を打破する可能性のあるアイデアを追求できるようにすることを目的としています。
IARPAの研究のほとんどは機密指定されておらず、公開されている。[ 10 ]元長官のジェイソン・マセニーは、同機関のオープン性と外部との連携という目標は、学術界や産業界、あるいは「地下室でデータサイエンスのプロジェクトに取り組んでいて、重要な問題を解決するアイデアを持っているかもしれない」個人から専門知識を引き込むのに役立つと述べている。[ 11 ] IARPAは、成功した研究成果や技術を他の政府機関に移転している。
研究プログラム
以下は、IARPAの過去および現在の研究プログラムの一部です。
現在の研究
- 運用上現実的な3D環境の作成(CORE3D)は、「複雑な物理的特性と、商用、衛星、航空写真を取得する自動化された方法で設計された3Dモデルのための迅速な自動化システムを開発する」ことを目指しています。[ 27 ]
- クラウドソーシング証拠、議論、思考および評価(CREATE)プログラムは、「クラウドソーシングと構造化分析技術を使用して分析的推論を改善するシステムを開発し、実験的にテストする」ことを目的としています。[ 28 ]このプログラムは、情報機関が証拠と情報源をよりよく理解し、正確な情報を生成する能力を向上させることを目指しています。[ 29 ] [ 30 ]
- ディープインターモーダルビデオ分析(DIVA)は、「最先端の人工視覚認識を進歩させ、ビデオ監視を自動化する」ことを目指しています。[ 31 ]
- 機能ゲノムおよび計算による脅威評価(Fun GCAT)は、「 DNA配列スクリーニングを改善し、脅威の特性評価を通じて生物防御能力を強化し、未知の配列によってもたらされる相対的なリスクについての理解を深めるための次世代の生物学的データツールを開発する」ことを目指しています。[ 32 ]
- ハイブリッド予測コンペティション(HFC)は、「人間と機械の相対的な強みを活用することで、外国の政治選挙、国家間の紛争、疾病の発生、経済指標などの世界的な地政学的問題の予測精度を向上させる」ことを目指しています。[ 33 ]
- 機械翻訳によるあらゆる言語の情報検索(MATERIAL)は、「英語しか話せない人が関心のある外国語の文書を正確かつ効率的に識別できるようにする完全自動システムを開発および展開すること」を目的としています。[ 34 ]
- 効率的な気相低電力解析のための分子分析装置(MAEGLIN)は、「最小限の(できれば消耗品なしの)消耗品で、無人環境サンプリングと化学物質同定が可能なコンパクトなシステムを開発する」ことを目指しています。[ 35 ]
- 多モード客観的センシングによるコンテキスト付き個人評価(MOSAIC)プログラムは、「個人の仕事のパフォーマンスを予測するための、目立たず受動的で持続的な測定」の開発を目指しています。[ 36 ]このプログラムは、従業員の仕事のパフォーマンスを監視するためのデータを収集できるセンサーを設計およびテストしています。[ 37 ] [ 38 ] [ 39 ]
- RAVEN(Rapid Analysis of Various Emerging Nano-electronics)は、「現在および将来の集積回路チップを迅速に画像化するためのツールを開発する」ことを目的としている。[ 40 ]
- 宇宙ベースの機械自動認識技術(SMART)プログラム。[ 41 ]
参考文献
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さらに読む
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