현대 전장에서 방대한 데이터를 분석하는 것은 중요한 도전 과제다. 센서 및 데이터 수집 시스템은 대량의 비연계 정보를 생성하지만, 기존 시스템은 이를 효과적으로 처리하지 못해 정보 과부하가 발생한다. 특히, 레거시 시스템과 엄격한 표준으로 인해 DoD 및 정보기관은 적응성이 부족한 환경에서 작전을 수행해야 했다. 이에 따라, 자율 데이터 융합과 AI 기반 의사결정을 통해 이러한 문제를 해결하는 플랫폼이 필요하다.
AI/ML 및 데이터 솔루션 공급 및 자율 데이터 융합 및 에이전 AI 기업 래프트(Raft)가 데이터, AI 에이전트, 대규모 언어 모델(LLM)을 통합된 생태계로 융합해 의사 결정을 가속하는 경량 AI 플랫폼 ‘[R] AI 미션 시스템([R] AIMS)’를 출시했다.
[R] AIMS는 래프트의 데이터 플랫폼인 [R]DP를 기반으로 구축됐다. [R] AIMS는 국가 안보 운영을 위한 완벽한 통합을 목표로 하며, 전술적 최전선에서 기업 운영까지 비용 효율적으로 배포될 수 있도록 설계되었다. 사용자 친화적인 음성 활성화 채팅 인터페이스를 통해 복잡한 워크플로를 단순화하고 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 제공한다.
임무 중심 팀을 위해 설계된 [R] AIMS는 프로세스를 가속하고 전술적 에지에서 엔터프라이즈 운영까지 안전하고 비용 효율적인 배포를 보장하기 위해 ▲프로토타이핑 및 계약 관리 기능 ▲에이전트 기반 의사 결정 단축 ▲중단 없는 현대화 등을 제공한다.
AI 솔루션의 프로토타이핑이 가능하며 효율적인 조달 및 기존 국가 안보 시스템과의 통합을 보장함해 엔드 투 엔드 계약 관리를 간소화한다. 계약 처리 시간을 최대 40% 단축하고 구현 비용을 평균 35% 절감한다.
또한 [R] AIMS는 데이터, AI 에이전트 및 언어 모델을 자율적으로 융합해 워크플로를 간소화하고 실시간 인사이트를 제공하여 팀이 정보를 최대 30배 빠르게 분석하고 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
또한 자율 데이터 융합 및 에이전트 AI를 통해 의사 결정 정확도를 65% 향상하는 등 의사 결정 시간 및 프로세스를 최적화한다. 기존 시스템을 민첩하고 임무 중심적인 자산으로 변환해 의사 결정자가 전술적 에지에서 전략적 본부에 이르기까지 운영상의 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 지원한다.
한편, [R] AIMS의 주요 기능으로 ▲신뢰할 수 있는 AI ▲자율 에지 지원 데이터 융합 ▲개방형 텍스트 프로젝트 구성 ▲사용자 정의 및 확장 가능 AI 개발 환경 ▲전투 관리 시스템과 통합 등이 있다.
최소한의 인간 상호 작용으로 복잡한 워크플로를 효율적으로 평가하고 신뢰와 성능을 보장하기 위해 보정된 자동 평가기를 사용한 AI로 워크플로를 [R] AIMS 내에서 직접 구축한다.
자율 에지 지원 데이터 융합을 통해 래프트의 자동화된 AI 엔지니어가 다양한 데이터 소스를 원활하게 병합하여 단 하루 만에 ML 모델을 구축하고 비 ML 전문가가 개발 복잡성을 극복할 수 있도록 지원한다.
또한 AI와 협력을 통해 래프트의 대화형 작성기 템플릿 또는 편집에 대한 정밀한 제어를 위한 개방형 텍스트 영역으로 프로젝트를 구성하고 표준 LLM 또는 데이터로 사용자 지정된 LLM으로 작업해 작업을 처리하고 후속 지침을 따른다.
사용자 정의 가능한 AI 개발 환경도 지원해 AI 모델을 개발하고 미세 조정하기 위한 유연한 환경과 특정 운영 요구 사항에 맞춰 AI 애플리케이션을 생성, 테스트 및 반복하기 위한 사전 구성된 라이브러리 및 도구에 액세스한다.
특히, 확장 가능한 AI 운영을 지원해 격리된 작업을 위한 소규모 모델 배포에서 글로벌 명령 센터를 위한 대규모 애플리케이션에 이르기까지 임무의 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있다.
한편 전투 관리 시스템과 통합이 가능해 플랫폼에서 개발된 AI 애플리케이션이 실시간 전투 상황에서 빠르고 효과적으로 배포될 수 있도록 보장한다. 이는 래프트의 데이터 플랫폼인 [R]DP, Maven Smart Systems, Anduril's Lattice, BDP, LTAC 등과 모듈식으로 상호 운용이 가능하다.
래프트의 CEO 슈비 미쉬라(Shubhi Mishra)는 “국방부는 기존 시스템으로 포화 상태이지만, 오늘날의 환경에서 국방 현대화는 수십 년 동안 존재해 온 것을 증강할 에이전트 AI 기능과 혁신적인 플랫폼으로 생태계를 향상시켜야 한다.”라며 “철거 및 교체는 올바른 방법이 아니며 자율 최적화가 올바른 방법이다.”라고 말했다.