對于軍隊來說，要實時跟蹤軍用設備上數以百萬計機械部件的使用狀況，是非常耗時耗力的。為了完成這項數據密集型的工作，美國軍方決定“征用”最近幾年大火的AI助手，讓機器學習軟件來預測哪些軍車需要維護，提前標記出需要維護的機械部件。

美國軍方計劃與Uptake科技公司合作，在一些裝甲運兵車上試點部署這套預測系統。裝載在運兵車引擎上的傳感器能夠記錄諸如引擎溫度、轉速等信息，并將數據傳送回Uptake系統上。隨后AI機器學習將提煉出這部分數據的特點，與已知可能導致發動機故障的數據進行匹配甄別。

當然，實際使用的傳感器數量會很多。Uptake一位副總裁表示，他們的軟件平臺就像是人腦，從各個神經末梢收集數據并生成反饋。無論是車輛冷凍液即將耗盡，還是通訊系統可能會在一兩周內失效，只要這些情況在其他車輛上也發生過，那么Uptake的平臺就能識別出來并通知相關人員。

美國軍方并不是Uptake的首個客戶，實際上類似的系統在工業上早就有了運用，Uptake還同時服務于卡特彼勒、波音等工業巨頭。伯克希爾哈撒韋能源公司也用他們的軟件來檢測偏遠地區風力發電機的維護情況。

不過軍隊使用AI總是一件有爭議的事情，Uptake強調他們的AI系統本身不會做出任何決定，只是將可能出現問題的區域高亮顯示，供相關人員查看。而美國軍方也對AI的加入持謹慎樂觀，只有試點成功后，他們才會大規模裝備這套系統。