对于美国陆军等大型机构来说，追踪数以百万计的机械设备的健康状况，无疑是一项艰巨的任务。为了帮助完成这项技术密集型的工作，其决定招募一名“智能助理”—— 由芝加哥 Uptake Technologies 公司开发的机器学习软件。据悉，该软件可以预测战车何时需要维修，并在给军队机械式造成大困扰之前汇报问题。
新闻配图（来自：Uptake）
这项试点计划将部署在现役的几十辆装甲步兵运输机（Bradley M2A3s）上，设备内部的传感器可以记录温度和转速等信息，并将其传输给 Uptake 软件。
该软件可以借助机器学习的力量，查找与类似车辆已知故障相匹配的数据模式。Uptake 通信副总裁 Abby Hunt 在接受 TheVerge 采访时表示：
我司的平台就像一个大脑，收集来自所有这些神经末梢的信号、并产生反馈。
无论是冷却液流量过低、还是其它问题，都可以参考其它发动机中发生的类似情况而作出预测，比如告诉机械师‘它可能在一两周内失效’。
（Uptake 网站截图）
Uptake 当前在工业环境中提供类似的服务，其客户包括卡特彼勒、波音、以及 Progress Rail 等大牌企业。
以伯克希尔哈撒韦能源公司为例，其借助 Uptake 软件来监控风力涡轮机的维护 —— 对于如此昂贵的设备来说，这是一项重要的任务，因为它们通常位于偏远的地区。
该公司与军方的首份合同金额相对较小，价值仅百万美元，但它至少意味着该机构向人工智能迈进了一部。
一些专家批评么过未能充分利用机器学习，其他人曾提醒，陆军内部文化导致其在用机器取代人类的专业知识方面犹豫不决。
Uptake 强调称，其系统本身并不会待人作出任何决定，只是突出显示潜在的问题领域，以供人类展开进一步的调查。
美国陆军 Bradley 机车产品主管 Chris Conley 中校在接受《华盛顿邮报》采访时表示：
如果试验进展顺利，Uptake 的软件将被用于追踪全系 Bradley 机队、甚至拓展至其它战车。
不过他也谨慎道，尽管不见得会成功，但自己仍对人工智能的潜力感到异常兴奋。在规模化部署之前，陆军会通过这个试点项目来验证他们的主张。