[{"slug":"why-centralized-ai-fails-at-the-tactical-edge","title":"Por qué la IA Centralizada Falla en el Borde Táctico","description":"La IA centralizada falla bajo condiciones DDIL. La inferencia distribuida en Kinetic Mesh y Cowbell mantiene el soporte de decisiones local cuando la conexión de retorno se interrumpe.","search_text":"Las arquitecturas de IA centralizada fallan en el borde táctico bajo condiciones DDIL —pérdida de conectividad, latencia y riesgo de seguridad. La inferencia distribuida que se ejecuta en Kinetic Mesh® y la plataforma Cowbell mantiene el soporte de decisiones de misión crítica local cuando la conexión de retorno se interrumpe. Por qué las Arquitecturas de IA Centralizada Colapsan en el Borde Táctico En la defensa moderna, la capacidad de procesar información de manera rápida y precisa en el borde táctico es primordial. Sin embargo, las arquitecturas tradicionales de Inteligencia Artificial (IA) centralizada, que dependen en gran medida de la infraestructura en la nube, están demostrando ser una vulnerabilidad crítica en entornos dinámicos y disputados. Esta dependencia de la comunicación constante ascendente y el procesamiento remoto crea una desventaja estratégica, lo que lleva a posibles fallos en la misión y a un aumento de los costos operativos. 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Obtenga información en tiempo real, seguridad mejorada y un ROI significativo.","search_text":"Las operaciones mineras pueden acelerar significativamente su adopción de la IA de borde aprovechando las redes Rajant Kinetic Mesh® existentes, que proporcionan la infraestructura esencial, resiliente y de baja latencia. Este enfoque permite la toma de decisiones en tiempo real y mejoras operativas sustanciales sin requerir nuevas inversiones en la red. El imperativo de la IA de borde en la minería La industria minera global está experimentando una profunda transformación digital, impulsada por la necesidad de una mayor eficiencia operativa, una seguridad mejorada y un estricto cumplimiento ambiental. El mercado global de IA en la minería se estimó en 29.94 mil millones de USD en 2024 y se proyecta que alcance los 685.61 mil millones de USD para 2033, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41.87% de 2025 a 2033 [5] . 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Sin embargo, los desafíos únicos de los entornos mineros —ubicaciones remotas, condiciones adversas y movilidad continua— a menudo dificultan el despliegue efectivo de soluciones de IA tradicionales dependientes de la nube. Estos entornos exigen una latencia ultrabaja, independencia de la nube cuando falla la conectividad, menores costos operativos para telemetría de alto volumen y una mayor localidad y seguridad de los datos para cargas de trabajo reguladas. Impulsores comerciales cuantificables para la IA perimetral en la minería La IA perimetral, particularmente cuando se implementa en una red Kinetic Mesh® robusta, aborda directamente varios impulsores comerciales críticos para los ejecutivos de minería: Reducción del costo por incidente: El tiempo de inactividad no planificado es una carga significativa para la rentabilidad [2] . Los sectores industriales enfrentan pérdidas anuales de 50 mil millones de USD debido al tiempo de inactividad no planificado [2] . La industria pesada, incluida la minería, pierde un estimado de 187,500 USD por hora debido a fallas imprevistas de equipos [2] . El mantenimiento predictivo impulsado por la IA perimetral puede detectar señales tempranas de fallas, lo que permite un mantenimiento proactivo que minimiza las interrupciones y extiende la vida útil del equipo. Mejora de la seguridad: La seguridad de los trabajadores es un Indicador Clave de Rendimiento (KPI) a nivel de junta directiva en la minería. La tasa de mortalidad por millón de horas trabajadas en la minería fue de 0.018 en 2021, a pesar de una mejora del 50% desde 2012 [3] . Se ha demostrado que las herramientas digitales, incluida la IA perimetral, mejoran la reducción de incidentes de seguridad entre un 25% y un 35% en minas digitalmente maduras [3] . El monitoreo en tiempo real del personal y el equipo, habilitado por la IA perimetral, puede reducir drásticamente los incidentes de los trabajadores y apoyar una visión de cero lesiones en el lugar de trabajo [3] . Cumplimiento normativo: La industria minera enfrenta una creciente presión regulatoria en materia de gobernanza ambiental y social (ESG). El Estándar Global de la Industria sobre Gestión de Relaves (GISTM), lanzado en 2020, exige requisitos estrictos para la seguridad de las instalaciones de relaves [4] . Los operadores debían adaptar las estructuras clasificadas como de consecuencias “extremas” y “muy altas” para agosto de 2023, y todas las demás instalaciones para agosto de 2025 [4] . De manera similar, el marco Hacia una Minería Sostenible (TSM), adoptado por el Consejo de Minerales de Australia, exige que los miembros evalúen e informen públicamente sobre su desempeño con respecto a los indicadores TSM a partir de 2025. Las soluciones de IA perimetral facilitan el monitoreo continuo y en tiempo real y la recopilación de datos necesarios para cumplir con estas demandas de cumplimiento en evolución. Aprovechando su Kinetic Mesh® existente para la IA perimetral Muchas organizaciones, especialmente en energía y defensa, siguen siendo cautelosas con la adopción a gran escala de la IA perimetral, no porque cuestionen el por qué , sino el cómo . Rajant Health ofrece un camino claro y probado al aprovechar la red Kinetic Mesh ya implementada en cientos de operaciones mineras a nivel mundial. Las redes Kinetic Mesh, impulsadas por nodos Rajant BreadCrumb®, ofrecen ventajas inherentes para la IA perimetral: Latencia ultrabaja: La naturaleza peer-to-peer de los nodos BreadCrumb significa que los datos de los sensores en un camión de acarreo pueden ser procesados por un nodo de computación perimetral Cowbell en una pala cercana o en el propio camión (a través del transporte de malla BreadCrumb ), con una latencia medida en milisegundos en lugar de segundos. Este procesamiento local reduce significativamente el ancho de banda y los costos asociados con el envío de grandes volúmenes de datos de sensores a servidores remotos o centros de datos en la nube. Independencia de la nube: La resiliencia inherente de Kinetic Mesh asegura que las aplicaciones de IA continúen funcionando incluso en entornos donde la conectividad de backhaul es intermitente o completamente ausente. Esta independencia de la nube es una ventaja estratégica, particularmente en sitios mineros remotos propensos a interrupciones de conectividad. Despliegue simplificado de IA con Cowbell: La plataforma Cowbell simplifica el despliegue y la gestión de aplicaciones de IA en el borde. Proporciona una infraestructura perimetral distribuida, escalable y de rápido despliegue para gestionar dispositivos, datos y aplicaciones. Cowbell ofrece un tejido de datos unificado que ingiere sin problemas flujos de sensores heterogéneos, eliminando silos y acelerando los plazos de integración. Transforma los datos brutos en una imagen operativa común para derivar información procesable en todos los activos y en todos los sitios, incluso cuando la conectividad se interrumpe. Esta plataforma ofrece flexibilidad para despliegues modernos al permanecer independiente de hardware, sistemas operativos y redes específicos, evitando la dependencia de un proveedor al aprovechar tecnologías de código abierto y nativas de la nube. Al integrar las capacidades de IA perimetral directamente en su infraestructura Kinetic Mesh existente, las empresas mineras pueden desbloquear información en tiempo real, mejorar los protocolos de seguridad y garantizar el cumplimiento normativo sin la necesidad de costosas y disruptivas renovaciones de red. Este enfoque estratégico transforma su red de una capa de conectividad en un tejido inteligente y autónomo de toma de decisiones en el mismo borde de sus operaciones. Inicie una conversación específica ¿Desea ver cómo se aplica esto a la minería? Inicie una conversación específica → Referencias [1] Market.us. Tamaño del mercado de IA en minería, estadísticas, participación | CAGR del 22.7% . Market.us, 2024. https://market.us/report/ai-in-mining-market/ ↩ [2] Farmonaut. Computación perimetral en minería: tendencias de datos en la nube y visión . Farmonaut, 2025. https://farmonaut.com/blog/edge-computing-in-mining-cloud-data-vision-trends/ ↩ [3] Innovapptive. Operaciones mineras: descubra ganancias ocultas con soluciones para trabajadores conectados . Innovapptive, 2024. https://www.innovapptive.com/blog/mining-operations-unearth-hidden-profits-with-connected-worker-solutions/ ↩ [4] Estándar Global de la Industria sobre Gestión de Relaves. Estándar Global de la Industria sobre Gestión de Relaves . Global Tailings Review, 2020. https://globaltailingsreview.org/global-industry-standard-on-tailings-management/ ↩","author":"Muthu Chandrasekaran","publish_date":"2026-05-11T00:00:00.000Z","updated_at":null,"og_image_path":"/images/blogs/mining.jpg","og_image_alt":"Camión minero autónomo con un nodo Rajant BreadCrumb, procesando datos en tiempo real en el borde en una vasta mina a cielo abierto, il","tags":[{"category":"product","value":"Kinetic Mesh"},{"category":"product","value":"BreadCrumb"},{"category":"product","value":"Cowbell"},{"category":"content_type","value":"deep-dive"},{"category":"vertical","value":"mining"},{"category":"product","value":"QStat"},{"category":"audience","value":"executive"}],"reader_personas":[{"role":"Director de Operaciones (COO), Empresa Minera","what_they_get":"Una visión estratégica de cómo la IA perimetral en la infraestructura existente puede impulsar la eficiencia operativa y reducir costos en diversos sitios mineros."},{"role":"Vicepresidente de Transformación Digital, Grupo Minero Global","what_they_get":"Información sobre cómo aprovechar las inversiones de red actuales para acelerar la adopción de la IA, asegurando escalabilidad e independencia de la nube para las iniciativas digitales."},{"role":"Jefe de Seguridad Minera y Gestión de Riesgos","what_they_get":"Comprensión de cómo el monitoreo en tiempo real de la IA perimetral puede mejorar significativamente la seguridad de los trabajadores, reducir incidentes y ayudar en el cumplimiento normativo."},{"role":"Gerente General de Mina, Operación a Gran Escala","what_they_get":"Un caso de negocio claro para implementar la IA perimetral para minimizar el tiempo de inactividad no planificado, optimizar la utilización de activos y cumplir los objetivos de producción."},{"role":"Director Financiero (CFO), Corporación Minera","what_they_get":"Un argumento convincente para el ROI de la IA perimetral al reducir los gastos operativos, mitigar riesgos y evitar nuevos costos de infraestructura."},{"role":"Vicepresidente de Cumplimiento Ambiental, Social y de Gobernanza (ESG)","what_they_get":"Información sobre cómo la IA perimetral facilita el monitoreo continuo y la recopilación de datos para cumplir con los estrictos requisitos regulatorios ambientales y sociales."},{"role":"Jefe de Infraestructura de TI, Empresa Minera","what_they_get":"Validación de que las redes Kinetic Mesh existentes son una base viable y robusta para implementar aplicaciones avanzadas de IA perimetral sin actualizaciones extensas."}],"vertical":"mining","audience":"executive","idea_index":null,"is_featured":false,"applicable_verticals":[]},{"slug":"tactical-edge-ai-needs-mesh-not-star-lessons-from-mining-for-defense","title":"IA Táctica en el Borde: Lecciones de la Minería para la Defensa","description":"Las redes tácticas con topología en estrella colapsan bajo condiciones DDIL. La década de implementación de Kinetic Mesh punto a punto en la minería es el modelo que la defensa puede adoptar.","search_text":"La IA táctica en el borde requiere redes malladas resilientes, no topologías en estrella tradicionales, para garantizar la continuidad operativa y acelerar la toma de decisiones en entornos disputados [4] . Este cambio arquitectónico es fundamental para aplicaciones de defensa donde los sistemas centralizados representan una desventaja estratégica, lo que puede llevar a fallos en la misión y a un aumento de los costos operativos. El ejército de EE. UU., por ejemplo, se enfrenta a una presión creciente para adoptar arquitecturas de red resilientes que puedan soportar ataques adversarios sofisticados y mantener el ritmo operativo en entornos disputados [5] . La Desventaja Estratégica de las Topologías en Estrella Las topologías de red en estrella tradicionales, donde todos los dispositivos se conectan a un concentrador central, son inherentemente vulnerables en entornos dinámicos y disputados. Aunque son sencillas de configurar y gestionar en entornos estables, su dependencia de un único punto de fallo las hace inadecuadas para operaciones tácticas. Si el concentrador central se ve comprometido por interferencias, daños físicos o pérdida de conectividad, toda la red colapsa, interrumpiendo la comunicación y el flujo de datos críticos. Esta dependencia crea una desventaja estratégica, particularmente cuando la información en tiempo real del personal, los activos y los sensores es fundamental para una toma de decisiones rápida e independiente. En contextos militares, las consecuencias del tiempo de inactividad de la red son graves. El tiempo de inactividad no planificado de la red puede provocar pérdidas financieras significativas para grandes empresas, con estimaciones que sugieren costos de hasta $5,600 por minuto para sistemas críticos [1] . Para los profesionales de la defensa y la seguridad pública, un problema de latencia o un fallo de la red puede significar la diferencia entre el éxito de la misión y el fracaso operativo, poniendo potencialmente en peligro vidas. Los comandantes necesitan tomar decisiones en tiempo real, y los retrasos en los datos o la comunicación impactan directamente en el rendimiento y pueden agravar el efecto de una toma de decisiones humana lenta. Esto subraya la necesidad imperativa de arquitecturas de red que puedan soportar interrupciones y garantizar un funcionamiento continuo. Lecciones de la Minería: El Poder de Kinetic Mesh® Los desafíos que enfrenta la defensa en entornos DDIL encuentran paralelismos sorprendentes en sectores comerciales exigentes como la minería [1] . Las operaciones mineras a menudo tienen lugar en paisajes remotos, hostiles y en constante cambio, donde la maquinaria pesada es móvil y la conectividad es frecuentemente intermitente. Una empresa energética global, por ejemplo, opera vastas minas a cielo abierto donde los datos continuos y en tiempo real de camiones de acarreo autónomos, personal y sensores son esenciales para la seguridad, la eficiencia y la productividad. Estos entornos exigen redes que sean resilientes, móviles y capaces de soportar cargas de trabajo de IA en el borde sin depender de un punto de control central. Las redes Rajant Kinetic Mesh®, impulsadas por nodos BreadCrumb®, ofrecen una solución probada para estos desafíos. A diferencia de las topologías en estrella, Kinetic Mesh® funciona como una red punto a punto, auto-reparable, donde cada nodo puede comunicarse directamente con cualquier otro nodo, creando múltiples rutas redundantes para los datos. Esto significa que no hay un único punto de fallo; si una ruta o un nodo se ve comprometido, los datos se redirigen automáticamente a través de otro, garantizando una conectividad continua y un tiempo de actividad operativa. Esta resiliencia inherente es fundamental para la IA táctica en el borde, donde el flujo de datos ininterrumpido es primordial para la inferencia en tiempo real y el soporte a la decisión. Considere el impacto cuantificable de las mejoras de seguridad en la minería. Entre 2008 y 2017, los accidentes mortales en la industria minera de EE. UU. resultaron en 355 fallecimientos, lo que supuso costos sociales significativos y destacó la necesidad crítica de medidas de seguridad mejoradas [2] . Aplicaciones como BlastBlocker de Rajant Health, implementadas dentro de un ecosistema Kinetic Mesh®, proporcionan una mayor conciencia operativa y aumentan las medidas de seguridad durante los eventos de voladura mediante una monitorización integral en tiempo real de trabajadores y equipos en el borde. Al permitir la monitorización continua y la respuesta rápida, estos sistemas contribuyen directamente a reducir la frecuencia y la gravedad de los incidentes, lo que se traduce en ahorros significativos de costos y, lo que es más importante, en la salvación de vidas. Por ejemplo, prevenir lesiones laborales comunes, como una fractura de mano, puede generar ahorros sustanciales, con estimaciones de costos directos e indirectos que oscilan entre $2,000 y más de $20,000 por incidente, dependiendo de la gravedad y el tiempo de trabajo perdido [3] . Esto demuestra un claro ROI para invertir en infraestructura de borde resiliente que mejora la seguridad y la conciencia operativa. Habilitando la IA Táctica en el Borde con la Plataforma Cowbell La Plataforma Cowbell amplía aún más las capacidades de Kinetic Mesh® al proporcionar una infraestructura de borde distribuida, escalable y de rápido despliegue para la gestión de dispositivos, datos y aplicaciones. Ofrece un tejido de datos unificado que ingiere sin problemas flujos de sensores heterogéneos, transformando los datos brutos en una imagen operativa común para obtener información procesable. Fundamentalmente, Cowbell simplifica el despliegue de IA, permitiendo a las organizaciones aplicar y utilizar la IA en producción sin necesidad de contratar un gran equipo de ingenieros especializados. Esto reduce significativamente el tiempo de obtención de valor para las iniciativas de IA en el borde, acelerando la adopción de capacidades avanzadas en defensa. Para las aplicaciones de defensa, esto significa que las cargas de trabajo de IA pueden ejecutarse donde residen el sensor y el tirador, no donde reside el hiperescalador. Ya sea apoyando el trabajo en equipo tripulado-no tripulado, proporcionando telemetría de rendimiento humano para operadores desmontados o habilitando la fusión de sensores anti-UAS, la combinación de Kinetic Mesh® y la Plataforma Cowbell ofrece la resiliencia, la baja latencia y la computación distribuida necesarias para el dominio de decisiones en entornos complejos y disputados. Esta arquitectura garantiza que las tuberías de datos críticas permanezcan operativas incluso cuando la conectividad se interrumpe, evitando la pérdida de datos y manteniendo datos estandarizados para un uso consistente. Conclusión El cambio hacia la IA táctica en el borde no es meramente una actualización tecnológica; es un imperativo estratégico para la defensa moderna. Confiar en topologías en estrella frágiles para operaciones de misión crítica introduce riesgos y costos inaceptables. Al adoptar redes Kinetic Mesh® resilientes y la Plataforma Cowbell, las organizaciones de defensa pueden aprovechar lecciones probadas de entornos industriales exigentes como la minería para garantizar una capacidad operativa continua, acelerar la toma de decisiones y mejorar la seguridad en las condiciones más desafiantes. Este enfoque ofrece la latencia ultrabaja, la independencia de la nube y la seguridad de datos robusta esenciales para lograr una ventaja de información y decisión a la velocidad de la relevancia. Inicie una conversación específica ¿Quiere ver cómo se aplica esto a la defensa? Inicie una conversación específica → Referencias [1] Vislink. Por qué la baja latencia es crítica en las comunicaciones militares y de difusión . 2023. https://www.vislink.com/blog/why-low-latency-is-critical-in-broadcast-and-military-communications/ ↩ [2] Departamento de Defensa de EE. UU. Resumen de la Estrategia de Mando y Control Conjunto de Todos los Dominios (JADC2) . DoD, 2022. https://media.defense.gov/2022/Mar/17/2002958406/-1/-1/1/SUMMARY-OF-THE-JOINT-ALL-DOMAIN-COMMAND-AND-CONTROL-STRATEGY.pdf ↩ [3] Oficina del Jefe Digital y de Inteligencia Artificial. Mando y Control Conjunto Combinado de Todos los Dominios (CJADC2) . DoD CDAO, 2024. https://www.ai.mil/Initiatives/CJADC2/ ↩ [4] Atlantic Council. Empleo de la inteligencia artificial y el continuo del borde para operaciones conjuntas . Atlantic Council, 2024. https://www.atlanticcouncil.org/content-series/strategic-insights-memos/employing-artificial-intelligence-for-joint-operations/ ↩ [5] Curtiss-Wright Defense Solutions. Creación del tejido de datos para el borde táctico con redes de área amplia definidas por software . Curtiss-Wright, 2024. https://defense-solutions.curtisswright.com/media-center/articles/creating-data-fabric-tactical-edge-software-defined-wide-area-networking ↩","author":"Muthu Chandrasekaran","publish_date":"2026-05-11T00:00:00.000Z","updated_at":null,"og_image_path":"/images/blogs/defense.jpg","og_image_alt":"A ruggedized Rajant BreadCrumb node in a harsh, remote environment, symbolizing resilient edge AI for defense operations","tags":[{"category":"product","value":"Cowbell"},{"category":"product","value":"QStat"},{"category":"product","value":"DX5"},{"category":"product","value":"BreadCrumb"},{"category":"product","value":"Kinetic Mesh"},{"category":"content_type","value":"deep-dive"},{"category":"content_type","value":"primer"},{"category":"vertical","value":"defense"},{"category":"vertical","value":"mining"},{"category":"audience","value":"executive"}],"reader_personas":[{"role":"Director de Información (CIO), Departamento de Defensa","what_they_get":"Una comprensión clara de cómo las redes malladas mitigan los puntos únicos de fallo y mejoran la seguridad de los datos para las implementaciones de IA táctica en el borde."},{"role":"Jefe de Innovación, Mando de Futuros del Ejército","what_they_get":"Perspectivas sobre la adopción de arquitecturas de computación en el borde resilientes y escalables que se alinean con los mandatos de JADC2 y operaciones distribuidas."},{"role":"Gerente de Programa, Sistemas C5ISR","what_they_get":"Un marco para evaluar soluciones de red que reducen la latencia y mejoran la continuidad operativa para sistemas de mando y control impulsados por IA."},{"role":"Director de Operaciones, Mando de Fuerzas Especiales","what_they_get":"Confianza en el despliegue de capacidades de IA que permanecen funcionales y seguras en entornos denegados, degradados, intermitentes y de ancho de banda limitado (DDIL)."}],"vertical":"defense","audience":"executive","idea_index":null,"is_featured":false,"applicable_verticals":[]}]