国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency： DARPA）は8月11日、「無線周波数機械学習システム（Radio Frequency Machine Learning Systems: RFMLS）」プログラムを発表した。数十億個の電話、家電、ドローン、交通信号機、セキュリティ・システム、環境センサーその他の無線接続型機器がモノのインターネット（IoT）と結び付き、無線周波数スペクトルが増大的に混雑していく中、最新の機会学習を使って無線周波数の理解に役立てるのが狙いである。RFMLSプログラムは、いずれはRFMLシステムに取り入れられる技術的要素となると考えられる、①特徴の学習（Feature Learning。RF信号のデータセットを基に様々な軍事・民間環境で信号を特定、特性化している特徴を学習する）、②注意と突出性（Attention and Saliency：無線周波数スペクトルの中で潜在的に重要なものに人工的注意を向けるアルゴリズム）、など4つの技術的コンポーネントで構成される。
Defense Advanced Research Project Agency “The Radio Frequency Spectrum + Machine Learning = A New Wave in Radio Technology” (8/11/17)