Morgan State reçoit 9 millions de dollars pour faire avancer la recherche sur l’IA, la cybersécurité et l’apprentissage automatique | Record quotidien du Maryland
Le financement de 9 millions de dollars s’inscrit dans le cadre d’un investissement global de 27 millions de dollars du ministère de la Défense dans les collèges et universités historiquement noirs (HBCU) pour mener des recherches dans des domaines technologiques critiques pour la défense tout en favorisant la diversité de la main-d’œuvre et l’entrée de minorités sous-représentées dans la science, la technologie, l’ingénierie, et mathématiques (STEM). (Photo avec l’aimable autorisation de l’Université d’État de Morgan)
L’Office of Naval Research a accordé à la Morgan State University une subvention de 9 millions de dollars sur cinq ans pour répondre à un besoin critique de recherche du ministère de la Défense (DoD) dans la création de diverses bases de connaissances liées à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne la cybersécurité.
Les ressources seront administrées par la Division de la recherche et du développement économique de Morgans (D-RED) pour financer la recherche collaborative menée par le nouveau Centre for Equitable Artificial Intelligence and Machine Learning Systems (CEAMLS) et le Cybersecurity Assurance & Policy Center. Les centres étudieront le développement de normes formelles et de meilleures pratiques pour tester et concevoir de nouvelles innovations d’IA et de ML qui atténuent les biais algorithmiques.
Le financement s’inscrit dans le cadre d’un investissement global du ministère de la Défense de 27 millions de dollars dans les collèges et universités historiquement noirs (HBCU) pour mener des recherches dans des domaines technologiques critiques pour la défense tout en favorisant la diversité de la main-d’œuvre et l’entrée de minorités sous-représentées dans les sciences, la technologie, l’ingénierie et les mathématiques (STEM ) disciplines.
Les prix compétitifs sont administrés par le programme de recherche et d’éducation du DoDs HBCU et des institutions au service des minorités (MSI). Morgan était l’une des trois HBCU sélectionnées sur 14 propositions reçues et évaluées par les bureaux de recherche du service militaire.
Dans le cadre du projet, le CEAMLS et le CAP Center mèneront des recherches et dispenseront une formation soutenant l’amélioration des programmes et des capacités de recherche dans le domaine fonctionnel critique de la sécurité nationale de l’IA/ML digne de confiance pour la cybersécurité, en abordant la détection et l’atténuation des vulnérabilités de l’IA dues à l’algorithme biais. Le travail impliquera également le développement de nouvelles normes formelles et de meilleures pratiques dans les domaines de la préparation des données, de l’ingénierie des fonctionnalités, de la formation et du déploiement des modèles.
De plus, l’effort offrira des opportunités d’éducation et de recherche aux étudiants de Morgan tout en cherchant à augmenter le nombre de diplômés avec des diplômes axés sur les STEM pour combler des opportunités professionnelles dans des domaines clés d’importance nationale. La subvention prévoit également l’embauche de divers membres du personnel, dont deux associés postdoctoraux, trois étudiants diplômés et huit étudiants de premier cycle.
Conçue pour donner aux ordinateurs la pleine capacité de réaction de l’esprit humain, l’IA est un système artificiel développé dans un logiciel informatique qui simule le comportement humain.
En tant que discipline de l’IA, le ML donne aux ordinateurs la capacité de trouver des modèles de données et de faire des prédictions sans être explicitement programmés. Lorsqu’ils sont combinés, les professionnels de la sécurité peuvent utiliser l’IA et le ML pour identifier de nombreux types de menaces, de vulnérabilités et de comportements à risque.
Plus précisément, dans le domaine de la cybersécurité, l’IA peut réduire le temps nécessaire pour prendre des décisions critiques et remédier aux menaces. La performance des systèmes d’IA et de ML repose sur les stratégies les plus précises, les plus efficaces et les plus efficientes. Cependant, lorsqu’il existe des biais dans le développement de systèmes de cybersécurité IA et ML, les résultats peuvent causer des dommages humains potentiels, affectant en particulier les groupes sous-représentés.