ऑफिस ऑफ नेवल रिसर्च निजी पूंजी-संचालित रक्षा उछाल में अपनी भूमिका को फिर से परिभाषित कर रहा है
जैसे-जैसे वेंचर मनी और वाणिज्यिक निवेश रक्षा प्रौद्योगिकी में बहते जा रहे हैं, अमेरिकी नौसेना का प्रमुख विज्ञान कार्यालय कहता है कि वह उन समस्याओं पर अपना ध्यान सीमित कर रहा है जिन्हें कंपनियाँ अपने दम पर हल करने की सबसे कम संभावना रखती हैं। Sea-Air-Space 2026 संगोष्ठी में, ऑफिस ऑफ नेवल रिसर्च की नेता Rachel Riley ने एक सरल स्क्रीनिंग प्रश्न पर आधारित रणनीति का वर्णन किया: वे कौन-सी चीजें हैं जिन्हें उद्योग हल नहीं कर सकता या करना नहीं चाहेगा?
यह ढाँचा नवाचार परिदृश्य में आए बदलाव के प्रति एक उल्लेखनीय प्रतिक्रिया है। वर्षों तक, संघीय रक्षा R&D अक्सर उस क्षेत्र में काम करती थी जिसे निजी पूंजी या तो टालती थी या बहुत धीरे पार करती थी। अब संतुलन बदल रहा है। अधिक वाणिज्यिक धन द्वि-उपयोग स्टार्टअप्स, स्वायत्तता, सेंसर और सॉफ्टवेयर की ओर जा रहा है, इसलिए नौसेना पर अपना लगभग 3 अरब डॉलर का वार्षिक अनुसंधान बजट अधिक चयनात्मक तरीके से खर्च करने का दबाव है। ONR का जवाब है समय-रेखा पर और आगे, तथा कमजोर वाणिज्यिक प्रोत्साहन वाले क्षेत्रों में और गहराई तक जाना।
Riley ने कहा कि कार्यालय हितधारकों को यह समझाने की कोशिश कर रहा है कि नौसेना को अभी क्या चाहिए, बल्कि अगले तीन भविष्य के वर्षों वाले रक्षा कार्यक्रम चक्रों में क्या चाहिए होगा। यह 15-वर्षीय क्षितिज है, और यह ONR को ऐसे शोध की ओर धकेलता है जो रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो सकते हैं, लेकिन वाणिज्यिक रूप से कम आकर्षक हैं।
वे प्रौद्योगिकियाँ जिन पर ONR ध्यान देना चाहता है
Riley ने जिन क्षेत्रों पर जोर दिया उनमें नई अंडरसी प्रौद्योगिकियाँ, शक्ति और ऊर्जा के नए रूप, और ऐसा कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल है जो ऐसे उत्तर देती है जिन्हें मनुष्य, विशेषकर सैन्य कमांडर, समझ सकें। ये प्राथमिकताएँ दर्शाती हैं कि नौसेना जोखिम को कैसे देख रही है।
अंडरसी प्रणालियाँ उस क्षेत्र का क्लासिक उदाहरण बनी रहती हैं जहाँ सैन्य आवश्यकताएँ वाणिज्यिक बाजारों से तीव्र रूप से अलग हो सकती हैं। शक्ति और ऊर्जा की नई प्रौद्योगिकियाँ भी ऐसा ही प्रोफाइल रखती हैं, खासकर जब उपयोग के मामले सहनशक्ति, लचीलापन या ऐसे परिचालन वातावरण से जुड़े हों जिन्हें निजी क्षेत्र के खरीदार परिभाषित नहीं करते। AI पर जोर भी उतना ही महत्वपूर्ण है। ONR केवल अधिक सक्षम मॉडलों की माँग नहीं कर रहा। वह ऐसे सिस्टमों की आवश्यकता का संकेत दे रहा है जो कमांड निर्णयों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त पारदर्शी और व्याख्यायोग्य हों, न कि केवल आउटपुट उत्पन्न करें।
यह मायने रखता है, क्योंकि AI में कई सबसे मजबूत वाणिज्यिक प्रोत्साहन पहले प्रदर्शन, गति और तैनाती-योग्यता को पुरस्कृत करते हैं। सैन्य कमांड वातावरण एक अलग बोझ डालते हैं। निर्णयकर्ताओं को यह समझना होता है कि किसी सिस्टम ने उत्तर क्यों दिया, केवल यह नहीं कि वह सांख्यिकीय रूप से मजबूत दिखता है या नहीं। Riley का जोर दर्शाता है कि ONR व्याख्यात्मकता और मानव-पठनीय तर्क को रणनीतिक आवश्यकता के रूप में देखता है, न कि वैकल्पिक सुरक्षा सुविधा के रूप में।
