美国DARPA于2016年8月2日发布了“分层识别验证利用”（HIVE）项目的广泛机构公告。HIVE项目谋求开发一种效率比标准处理器高1000倍的可扩展图像处理器，用于处理基本几何图像数据。这种能力将帮助情报分析人员发现事件之间的深层关系，不需要依靠数据中心进行深度分析。我们非常鼓励学生开拓思路，结合当前社会形势来选择专业。目前加州大学已经于三年前开始做大数据的研究，喜欢计算机方向的同学不妨也可以考虑此类专业。
该项目将开发原型芯片和软件工具，使新硬件可以编程利用，并设计系统架构，支持高效的多节点扩展。
目前，社交媒体、摄像机以及其他传感器和科学仪器产生了大量数据。通过图像分析理解这些不同类型数据，可以帮助分析人员从数据中获得有用信息结论，回答此前无法想象的问题。
如果理解不同来源数据之间的复杂关系，分析人员也可能获得对问题的更全面的认识。
目前，绝大多数图像分析只能在大型数据中心进行。这需要大量的处理能力，对于大海捞针类型的任务尤其如此。而且，图像数据是一种稀疏数据，分析人员不清楚各实体之间的关系。
分析人员需要实时作出决定。因此，他们必须理解随时间发展变化的图像之间有何种联系。图像数据的输入速度必须提高，更不能采用离线处理方式，因为图像是实时发展和变化的。
以标准处理器分析图像极其缺乏效率，因为稀疏数据必须以实时方式处理。图像分析人员从数据中提取信息时，只有4%的性能真正发挥了作用。
处理性能如此低效，限制了所能处理的图像的尺寸，或者需要极大规模的计算机才能对图像进行处理。HIVE项目谋求创造一种能够比今天标准处理器分析图像快1000倍的专用处理器。
该项目将重点提高随机存储器的数据传递效率、实现高效并行、改善可扩展性、设计图像计算专用计算器。
