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[導(dǎo)讀] 事實(shí)證明,人工智能對(duì)于戰(zhàn)術(shù)邊緣數(shù)量激增、種類繁多傳感器所獲取數(shù)據(jù)的利用,以及依賴這些數(shù)據(jù)的新興應(yīng)用變得越來越重要。事實(shí)是,21世紀(jì)的戰(zhàn)場(chǎng)——2020年國(guó)防部核心重點(diǎn)任務(wù)之一——不受傳感器短缺問題

事實(shí)證明,人工智能對(duì)于戰(zhàn)術(shù)邊緣數(shù)量激增、種類繁多傳感器所獲取數(shù)據(jù)的利用,以及依賴這些數(shù)據(jù)的新興應(yīng)用變得越來越重要。事實(shí)是,21世紀(jì)的戰(zhàn)場(chǎng)——2020年國(guó)防部核心重點(diǎn)任務(wù)之一——不受傳感器短缺問題困擾,包括:士兵可穿戴設(shè)備、車輛、無人機(jī)、攝像機(jī)、頻譜、信號(hào)和無線電傳感器、網(wǎng)絡(luò)傳感器以及構(gòu)成戰(zhàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)的許多其他傳感器。

同時(shí),更多的傳感器意味著更多的數(shù)據(jù)——太多數(shù)據(jù)——這限制了國(guó)防部及時(shí)將信息轉(zhuǎn)化為可作戰(zhàn)的情報(bào)能力。但人工智能有望通過將機(jī)器解決,以使最相關(guān)、最及時(shí)的數(shù)據(jù)到達(dá)需要它的人那里。

多數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能應(yīng)用都是通過傳感器技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)的,這些技術(shù)可以通過優(yōu)于簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)探測(cè)及類似二進(jìn)制函數(shù)的功能生成大量數(shù)據(jù)。正因?yàn)槿绱耍S著價(jià)格低廉的無線遠(yuǎn)程傳感器及部署大量傳感器的自主系統(tǒng)的日益普及,未來的戰(zhàn)場(chǎng)將裝備前所未有數(shù)量規(guī)模的傳感器。

預(yù)計(jì)2020年制約傳感器數(shù)據(jù)“理解”的多項(xiàng)挑戰(zhàn)將得以解決,進(jìn)而推動(dòng)人工智能在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用:

一是視頻處理與分析及目標(biāo)和威脅探測(cè)。國(guó)防部投入大量人力來監(jiān)控源數(shù)據(jù)(無人機(jī)視頻數(shù)據(jù)、士兵可穿戴設(shè)備的健康信息數(shù)據(jù)等),用于明確目標(biāo),事件,威脅和異常情況。利用傳感器驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)通常需要一定程度的人力,但是在經(jīng)濟(jì)可承受性和運(yùn)營(yíng)上都是不可行。為此,美國(guó)防部正在努力減少此類監(jiān)視的人為部分。例如,美國(guó)國(guó)防部“行家”計(jì)劃已利用Google公司的TensorFlow 人工智能系統(tǒng)來分析美國(guó)無人機(jī)視頻數(shù)據(jù),探測(cè)標(biāo)記目標(biāo),然后將其傳遞給分析師。

二是網(wǎng)絡(luò)安全操作自動(dòng)化。網(wǎng)絡(luò)威脅數(shù)量和復(fù)雜性日益增長(zhǎng),這可能會(huì)挑戰(zhàn)作戰(zhàn)人員的快速響應(yīng)甚至先發(fā)制人攻擊的能力。為了保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),利用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全操作自動(dòng)化至關(guān)重要。

例如,2019年美海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部宣布了一項(xiàng)“人工智能網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)”,使用AI機(jī)器學(xué)習(xí)使網(wǎng)絡(luò)安全操作自主化。編程馬拉松是對(duì)與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的數(shù)據(jù)生成不斷增長(zhǎng)的響應(yīng),而人工智智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在挖掘數(shù)據(jù),以進(jìn)行實(shí)時(shí)威脅響應(yīng)方面可以發(fā)揮作用。

三是傳感器融合、士兵健康監(jiān)測(cè)及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。最近,杰羅姆·布勒上校(美國(guó)陸軍外科醫(yī)學(xué)研究所)談到了他對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器和視覺設(shè)備如何將戰(zhàn)場(chǎng)上的醫(yī)務(wù)人員引導(dǎo)到他們最能幫助的受傷士兵的愿景。布勒指出,士兵的可穿戴式掃描儀提供的生物特征數(shù)據(jù),在陷入混亂的戰(zhàn)區(qū)之前幫助醫(yī)務(wù)人員做出更明智的援救決定。

四是電子戰(zhàn)信號(hào)處理和信號(hào)情報(bào)。電子戰(zhàn)攻擊引起了美軍的充分關(guān)注,美軍繼續(xù)增強(qiáng)用于進(jìn)攻和防御作戰(zhàn)的電子戰(zhàn)軟件和硬件。但是,與其他類型傳感器一樣,電子戰(zhàn)傳感器也會(huì)產(chǎn)生許多虛假信號(hào)、噪聲。為了能夠“理解”數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可用于作戰(zhàn)行動(dòng)的信息,國(guó)防部正在尋找利用人工智能技術(shù)來過濾噪聲和分類信號(hào),以減少戰(zhàn)士在信號(hào)檢測(cè)方面的“認(rèn)知負(fù)擔(dān)”。陸軍快速能力和關(guān)鍵技術(shù)辦公室的最新實(shí)驗(yàn)和原型顯示出全面部署希望。

五是設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)。軍用車輛和設(shè)備故障不僅帶來嚴(yán)重的成本問題,而且更重要的是,它們威脅著士兵的安全。消除意外的,裝有傳感器的裝備始終是一個(gè)挑戰(zhàn),該設(shè)備科向決策者和士兵提供穩(wěn)定的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,將使作戰(zhàn)人員接近零傷亡。人工智能是一個(gè)重要原因。

近年來,我們看到了一些應(yīng)用,例如由美國(guó)陸軍發(fā)起的應(yīng)用,使用人工智能改布雷德利坦克車隊(duì)的戰(zhàn)備狀態(tài),以獲取設(shè)備健康狀況的實(shí)時(shí)快照以指導(dǎo)維護(hù)決策。

六是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知和決策支持。2019年12月,美空軍、海軍和陸軍對(duì)先進(jìn)作戰(zhàn)管理系統(tǒng)進(jìn)行了首次靶場(chǎng)測(cè)試。先進(jìn)作戰(zhàn)管理系統(tǒng)旨在鏈接各種軍事技術(shù),以更好地應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的對(duì)抗威脅。先進(jìn)作戰(zhàn)管理系統(tǒng)靶場(chǎng)測(cè)試將空軍和海軍戰(zhàn)斗機(jī),海軍驅(qū)逐艦和陸軍單位部隊(duì)收集的通信和傳感器數(shù)據(jù)連接起來,是新作戰(zhàn)概念的一部分,實(shí)現(xiàn)陸、海、空、太空和網(wǎng)絡(luò)空間五個(gè)作戰(zhàn)領(lǐng)域的協(xié)同作戰(zhàn)。

這個(gè)新概念(稱為聯(lián)合全域命令和控制—JADC2)的關(guān)鍵是實(shí)時(shí)收集、分析和共享數(shù)據(jù),以及利用人工智能技術(shù)確保正確的數(shù)據(jù)到達(dá)正確的力量,以提供有效的態(tài)勢(shì)感知和決策支持。

傳感器數(shù)據(jù)的戰(zhàn)術(shù)用例就在那里。需要的是諸如人工智能之類的新興技術(shù),以幫助軍事領(lǐng)導(dǎo)人和作戰(zhàn)人員理解這些數(shù)據(jù)。

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