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美陆军研发AI辅助探测系统为未来战场装备智能“队友”

编者按
美陆军人工智能工作组（AITF）正致力于从根本上改变美军战备和作战指挥方式的项目——“移动协同与自主传感器的辅助威胁识别”（ATR-MCAS） ， 将在战场上部署人工智能 ， 从而在未来几年内为士兵探测和分类实时威胁 。
美陆军研发AI辅助探测系统为未来战场装备智能“队友”
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项目基本情况
【美陆军研发AI辅助探测系统为未来战场装备智能“队友”】ATR-MCAS项目由美陆军人工智能工作组牵头 ， 并与国防部联合人工智能中心合作 。 ATR-MCAS是人工智能使能的先进空中和地面车辆网络系统 ， 利用传感器和边缘计算技术 。 车辆携带的传感器使其能够在感兴趣的区域内导航 ， 以识别、分类与定位实体、障碍和潜在威胁 ， 从而减轻士兵的认知负荷 。 该系统还能够聚合和分发目标数据 ， 然后根据组合威胁图提出建议和预测 。 自主传感器识别威胁后 ， 相关基本信息通过移动自组织网络回传给士兵 ， 这些威胁会在提供战场聚合视图的通用作战态势图（COP）中公布 。 人工智能使能的决策支持代理负责处理COP提供的信息 ， 可提出相关建议 ， 如对已识别出的威胁进行优先级排序 。 收集到的信息并不是通过静态数据标准实现 ， 而是通过可靠的数据中介实现 ， 可在地面和空中系统之间实现更好的协同和增强的互操作性 。 在ATR等应用程序中 ， 数据中介主要关注战术边缘的共享态势感知 ， 这对于获取威胁或目标的准确信息至关重要 。 通过人工智能和机器学习技术处理多个传感器的图像数据需要大量的战术边缘计算能力 ， 以为士兵提供更直接的数据访问 。
项目目标及意义
①ATR-MCAS将充当士兵“队友” ， 通过提醒士兵即将到来的威胁减轻士兵的认知负荷 。 车辆上或手持移动设备的士兵能够定制ATR-MCAS显示或发出警报的反馈数据 。 例如 ， 一名驾驶坦克的士兵可将笔记本电脑设置为：当计算机视觉系统检测到敌方坦克时仅显示其图像 。 或者 ， 士兵可观察人工智能系统分析的原始视频数据流 ， 并通过高亮显示对摄像机和其他传感器采集到的数据进行分类 。 如果陆军需使用实时摄像机或雷达数据执行侦察任务 ， 该系统也能够将传感器输入数据的变化考虑在内 。 随着时间的推移 ， 算法分析的输入数据类型可扩展 。
②ATR-MCAS突破了人工智能和用于图像分类与自主导航的机器学习的现有限制 。 ATR-MCAS不同于现有的自主系统 ， 其不局限于特定的用例 。 ATR-MCAS可在行动区域执行侦察任务 ， 也可保持固定位置执行地区防御监视任务 。 ATR-MCAS能力也可扩展至其他地面作战任务 ， 如路线侦察、任务筛选或高价值目标验证 。 这种适应多种性能标准的能力提供了增强的态势感知能力 ， 并为士兵提供了更快的决策能力 。
③ATR-MCAS的适应性设计通过使士兵更快地发现、识别和跟踪战场目标 ， 增强了士兵的杀伤力和生存能力 。 研发此类智能和适应性工具能够支持陆军的现代化努力 ， 并为作战人员提供额外的态势感知能力 ， 使作战人员更安全 ， 在战场上做出更明智的决策 。
项目进展及后续任务
①数据收集 。 AITF和卡内基梅隆大学国家机器人工程中心（CMUNREC）团队于2020年1月13日～17日参加了加利福尼亚州亨特·利格特堡举行的数据收集活动 。 自主系统牵头人克里斯?劳伦斯中校表示 ， 数据是建立人工智能和机器学习分类或预测模型的前提和基本要素 ， 收集优良、真实数据的机会越多 ， 系统未来对相似目标的识别和分类就越有效 。
②传感器训练 。 数据收集活动期间收集的数据将用于传感器对现场目标进行识别和分类的训练 ， 为未来作战任务提高系统的准确性和可用性 。 收集到的图像将被标记为特定类型对象 ， 以便进一步对模型识别相同或相似目标进行训练 。
③未来以图像的模式识别为目标 。 该系统还远未完成战场环境部署 ， 当前正在学术合作伙伴的帮助下 ， 针对收集的测试数据对算法进行训练 。 目前 ， 算法主要运行于图像分类和计算机视觉 ， 但未来陆军希望增加图像的模式识别 。 劳伦斯表示 ， 这种能力将随时间推移而不断增强 。 虽然模式识别是未来目标 ， 但人类将完全控制其对ATR-MCAS所提示信息的反应 ， 目的是为士兵提供更详细的战场情况以及最关键的信息 。 本质上 ， 这些系统都是为了能够以无人系统的形式提供态势感知 。
来源：美国陆军网站/图片来自互联网
军事科学院军事科学信息研究中心张羽丰
编辑：刘伟雪
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