2024 年 8 月 20 日，位于弗吉尼亚的初创公司 Defcon AI 宣布完成 4400 万美元的种子轮融资，旨在解决军事物流这一复杂性问题。Defcon AI 是一家专注于为现代军事环境构建建模、仿真和分析（MS&A）工具集的公司。公司表示，其系统结合了机器学习和数学优化算法，以模拟给定场景并生成最佳物流结果。Defcon AI 的创始团队包括退役的美国空军将军 Paul Selva、Yisroel Brumer 和 Grant Verstandig。
Defcon AI 的 ARTIV™工具是其 MS&A 工具集的核心组件之一。2024 年 8 月 2 日，Defcon AI 宣布其 ARTIV™工具的原型已通过 Second Front 的 Game Warden® 平台部署到国防部的 Impact Level 6（IL6）环境中。这一部署使得 ARTIV™能够在机密环境中进行数据处理和规划，支持国防部客户在受限环境中进行争夺性机动规划。
Defcon AI 的联合创始人兼首席战略官 Paul Selva 表示：“在成功将 ARTIV™原型部署到 DoD IL5 并有效展示我们保护敏感数据的能力后，这次在 IL6 的部署代表了我们重要任务的自然进展。” 他补充道：“我们的部署意味着规划人员现在可以在机密环境中安全地操作 ARTIV™，同时为实际场景进行训练或执行任务。”
Defcon AI 的 ARTIV™工具为军事人员提供了测试操作物流和运输概念的机会，旨在预测和规划中断，确保资源能够不间断地移动。通过部署到 GovCloud，Defcon AI 的工具允许更多的国防部和情报社区机构在分布式操作环境中规划和分析对供应链和机动网络中断的军事响应。
Second Front 的首席营收官 TJ Rowe 表示：“启用 Defcon AI 的 ARTIV™在 IL6 上的部署代表了我们对客户的承诺，他们希望帮助在一些最机密的空间中操作的政府合作伙伴。” 他补充道：“因此，我们致力于不断开发我们的 Game Warden 产品，以符合不断变化的技术和安全指南。”
Defcon AI 的成立源于一个未被满足的任务需求。空中机动指挥部提出了一个行业未能满足的任务需求，三位创始人讨论了是否认为这是一个可解决的问题，并得出结论认为这是一个数学和软件可解决的问题。Defcon AI 的系统结合了不同的算法，包括机器学习和数学优化算法，以模拟给定的场景并生成最佳的物流结果。在产品开发的初期阶段，Defcon 使用了强化学习算法。
在实际应用中，Defcon AI 的工具已经在空中机动司令部的实际操作中部署。公司目前正在认证软件以处理机密和秘密信息，既为了扩大其在国防部的用途，也为了使其能够吸收更多的数据。操作员可以选择是否让系统模拟对手可能如何破坏操作，并可以指示系统优化不同的变量，如速度与成本效益。