El Ejército de Estados Unidos lleva mucho tiempo fomentando la innovación, sabiendo que sus Fuerzas Especiales, así como las tropas en servicio activo y de reserva, son conscientes de la importancia de las nuevas ideas que se pueden probar, mejorar y potenciar los conceptos, equipos y armas actuales. Así identifica y premia las mejores ideas nuevas cada año y ahora celebra competiciones periódicas, denominadas Torneos Dragon’s Lair, en las que el personal militar en activo y de reserva de todos los ejércitos puede presentar sus conceptos en una competición, similar a la del programa de televisión Shark Tank.
El Ejército de Estados Unidos lleva mucho tiempo fomentando la innovación, sabiendo que sus Fuerzas Especiales, así como las tropas en servicio activo y de reserva, son conscientes de la importancia de las nuevas ideas que se pueden probar, mejorar y potenciar los conceptos, equipos y armas actuales. Así identifica y premia las mejores ideas nuevas cada año y ahora celebra competiciones periódicas, denominadas Torneos Dragon’s Lair, en las que el personal militar en activo y de reserva de todos los ejércitos puede presentar sus conceptos en una competición, similar a la del programa de televisión Shark Tank.A estas competiciones asisten contratistas de defensa, así como personal de operaciones especiales y de agencias de inteligencia. Tan sólo con seis torneos Dragon’s Lair, cada uno con hasta cinco ganadores, han surgido varias ideas útiles que han demostrado ser muy valiosas. Algunas demostraron cómo, algunos aspectos de las operaciones militares mejoraron mucho gracias a las nuevas ideas y algunas de ellas pusieron en marcha un proceso de mejora con más desarrollo.
Uno de estos conceptos fue un algoritmo desarrollado por un oficial de la reserva del Ejército, el teniente segundo Christian Lance Relleve, cuyos estudios académicos abarcaban tanto la arquitectura como la seguridad humana y la inteligencia global y las relaciones internacionales. Relleve presentó un algoritmo que podía predecir la distribución interna de un edificio con un 70% de precisión, basándose en el país en el que se encontraba el edificio, en su finalidad aparente y en las características externas evidentes. Relleve señaló que había muchos indicadores externos de cómo era la distribución interna y examinó distribuciones en muchos países para varios tipos de estructuras. Un algoritmo de predicción de este tipo sería útil para la planificación de misiones cuando unas buenas estimaciones son un sustituto adecuado de la falta de información.
En las dos últimas décadas se han desarrollado varios algoritmos de este tipo, la mayoría de ellos aplicados manualmente, pero los más complejos pueden incorporarse a una aplicación de teléfono móvil de uso militar para empleo por las tropas de combate.
El algoritmo de Relleve fue uno de los cinco ganadores y atrajo el interés de contratistas de defensa que querían comprarlo. Relleve declinó esas ofertas por ahora para poder perfeccionar el algoritmo antes de discutir a quién vender o ceder los derechos.
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