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任务就绪人工智能：边缘无线电智能
了解 DataRobot、NVIDIA 和 Deepwave 如何应用代理 AI 在边缘提供实时无线电情报，确保数据主权和任务成功。后任务就绪 AI：边缘无线电情报首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客本博客将探讨 DataRobot 和 Deepwave 的联合解决方案（由 NVIDIA 提供支持）如何提供安全、高性能的 AI 堆栈，专为气隙、本地和高安全性部署而构建。该解决方案确保各机构能够实现真正的数据主权和卓越运营。
深波 NVIDIA自主智能的需求
人工智能正在迅速发展，从简单的工具转变为可以推理、计划和行动的自主代理。这种转变对于信号情报 (SIGINT) 等高风险、关键任务应用至关重要，其中大量射频数据流需要实时分析。
为公共和政府项目部署这些高级代理需要传统射频分析解决方案无法提供的新水平的安全性、速度和准确性。
公共和政府项目代理项目领导者经常发现自己要在性能不佳、产生技术债务的复杂解决方案和单一供应商锁定之间做出选择。提供下一代射频智能的压力并未减弱，运营领导者面临着部署选择很少的压力。
无线电情报的挑战
信号情报，即射频 (RF) 信号的实时收集和分析，涵盖通信 (COMINT) 和电子系统发射 (ELINT)。在实践中，这通常意味着提取射频信号的内容（音频、视频或数据流），这一过程给联邦机构带来了重大挑战。
- 现代射频信号具有高度动态性，需要同样灵活的分析能力才能跟上。操作通常发生在竞争环境的边缘，手动分析速度太慢且不可扩展。 高数据速率和信号复杂性使得射频数据极其难以使用，而动态变化的信号需要能够实时适应的分析平台。