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【前沿技術(shù)】人工智能技術(shù)提升決策深度 DARPA公布“X班組”項目成果

 新用戶97999304 2021-08-30


簡介

近期,美國高級研究計劃局(DARPA)公布了“X班組”項目開發(fā)過程中獲得的智能化指揮控制技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗。研究人員發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)無法幫助作戰(zhàn)人員更快決策,但在開展深度籌劃方面有較大幫助,從而使作戰(zhàn)人員獲得決策優(yōu)勢。此外,“X班組”開發(fā)的BITS電子攻擊模塊在不使用人工智能技術(shù)的情況下就能開展對敵方信號的探測和電子攻擊。

圖片

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項目背景

DARPA于2016年3月啟動了“X班組實驗”項目,致力于為美國陸軍和海軍陸戰(zhàn)隊的班組、排級士兵和特種作戰(zhàn)部隊提供能夠與士兵協(xié)同作戰(zhàn)的自主系統(tǒng)。這些系統(tǒng)配備了商用現(xiàn)貨技術(shù)和通過“X班組核心技術(shù)”(Squad X Core Technologies)項目開發(fā)的新型傳感工具,旨在提高班組的態(tài)勢感知和殺傷力,能夠在更遠的距離以更快的節(jié)奏和敵人展開交戰(zhàn)?!癤班組實驗”項目將著力在以下4個領(lǐng)域開展研究:

精確交戰(zhàn):精確打擊存在威脅的目標(biāo),同時保持與步兵其它武器系統(tǒng)的兼容性,不增加重量或操作負擔(dān),不對任務(wù)效率造成負面影響。相關(guān)能力包括分布式技術(shù)、非視線內(nèi)打擊和制導(dǎo)彈藥等。實驗?zāi)繕?biāo)是使班組能夠精確打擊1000米外的威脅,同時加強武器系統(tǒng)之間的兼容性。

非動能交戰(zhàn):目標(biāo)是是利用環(huán)境效應(yīng)塑造作戰(zhàn)空間,使班組在自己行動范圍內(nèi)能夠干擾敵人的指揮、控制和通信能力,及對無人武器的運用。相關(guān)能力包括分散的電子監(jiān)視和來自分布式平臺的協(xié)調(diào)效應(yīng)。如利用分布式認知電子戰(zhàn)(EW)平臺陣列可對敵方的指控和通信系統(tǒng)造成干擾,而無人裝備的運用可將班組的作戰(zhàn)能力范圍延伸至少300米以上。

班組感知:以班組相應(yīng)的作戰(zhàn)節(jié)奏偵測潛在威脅。相關(guān)功能包括多源數(shù)據(jù)融合和自主威脅檢測。目標(biāo)是班組能夠在其作戰(zhàn)進程內(nèi),探測到1000米范圍內(nèi)的視距內(nèi)或視距外威脅,融合和利用各類情報信息以實現(xiàn)對敵方部隊的態(tài)勢感知。如利用聲陣列和超聲波增強聽力,包括具有感知行為的新型無人機,具有多種融合傳感器模式的無人系統(tǒng),班組攜帶的雷達陣列,用于檢測并分別威脅類型的振動成像傳感器。

班組自主性:通過與嵌入式無人空中和地面系統(tǒng)的協(xié)作,增加班組成員對自己和隊友在GPS失效環(huán)境中的位置的實時了解,相關(guān)能力包括人類和無人系統(tǒng)之間的強大協(xié)作。目標(biāo)是通過與分隊編隊中的無人系統(tǒng)協(xié)作,使班組在GPS失效的環(huán)境下,將其個人和集體定位精度提高到6米以內(nèi)。主要通過機器人感測和協(xié)同定位的無人系統(tǒng),非GPS地理定位單一和多源技術(shù),代理士兵接口系統(tǒng)有機定位和自主無人機系統(tǒng)。

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項目研究成果

“X班組”項目最終交付了2個系統(tǒng):洛克希德·馬丁公司的革命性班組增強頻譜態(tài)勢感知與獨立(ASSAULTS)系統(tǒng)和CAIC公司的BITS電子攻擊模塊(BEAM),前者致力于提升班組的態(tài)勢感知能力,后者致力于提升班組的情報與偵察能力。

ASSAULTS系統(tǒng)可使用帶有傳感器系統(tǒng)的自主機器人探測敵軍位置,可使小規(guī)模部隊在不被敵人發(fā)現(xiàn)之前對其進行打擊。在2019年初的一次測試中,“X班組”試驗人員穿戴配有傳感器的背心和裝有分布式通用世界模型的設(shè)備,在自然沙漠和模擬城市街區(qū)之間穿越作戰(zhàn)。自主地面系統(tǒng)與自主空中系統(tǒng)配備了實時及模擬的電子監(jiān)視工具、地面雷達和基于攝像頭的傳感器,對班組前方、側(cè)方及四周區(qū)域進行安全偵察,并將結(jié)果報給班組成員手持“安卓戰(zhàn)術(shù)攻擊套裝”(ATAK)。班組成員可通過點擊平板電腦屏幕訪問不同的選項,并根據(jù)系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)采取行動或調(diào)整搜索區(qū)域。該系統(tǒng)目前正在不斷發(fā)展并被用作評估人工智能技術(shù)的測試床,該測試床可為用戶提供即插即用的能力,兼容不同的人工智能子系統(tǒng)。

BEAM技術(shù)可對電磁頻譜和賽博作戰(zhàn)領(lǐng)域的各種威脅進行探測、定位和攻擊,其中包括敵方的小型無人機系統(tǒng)。盡管該系統(tǒng)沒有使用人工智能技術(shù),但是計算機處理能力使系統(tǒng)具備智能能力,無線電臺可互相匹配以形成最優(yōu)組合,并盡可能多地獲取敵軍信息。在2019年初的測試中,作戰(zhàn)人員、“美洲獅”無人機和輕型戰(zhàn)術(shù)全地形車輛均配備了BEAM系統(tǒng),并完成了網(wǎng)絡(luò)組建和通信。海軍陸戰(zhàn)隊和特種部隊將BEAM系統(tǒng)視為團隊成員而非工具,他們?yōu)锽EAM分配任務(wù),之后系統(tǒng)會根據(jù)作戰(zhàn)環(huán)境和高價值目標(biāo)開展打擊行動。

BEAM系統(tǒng)在演示中實現(xiàn)了對環(huán)境的感知,并支持部隊對無人機、蜂窩、數(shù)字和模擬電臺、數(shù)據(jù)鏈、無線保真信號、數(shù)字和模擬視頻信號開展反制措施。BEAM系統(tǒng)可以群組的方式擴展,在敵對環(huán)境中自主開展分布式攻擊并為部隊提供快速、響應(yīng)性保護能力。無人機系統(tǒng)的信號帶寬范圍較廣,一個節(jié)點無法截取和監(jiān)視這些信號,BEAM系統(tǒng)能夠?qū)⒎稚⒌能浖x無線電臺連接起來監(jiān)視這些信息,并開展地理定位計算對這些信號進行三角定位。

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經(jīng)驗教訓(xùn)

ASSAULTS系統(tǒng)為研究人員提供了很多有價值的經(jīng)驗,例如研究人員可使用指揮官的智慧和經(jīng)驗來對人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練。目前,DARPA正開始讓人工智能系統(tǒng)從班組、連級和營級指揮官處學(xué)習(xí)各種戰(zhàn)術(shù),并將其用于無人系統(tǒng)。在實驗中,研究人員發(fā)現(xiàn)部隊不需要構(gòu)建比人更強的人工智能系統(tǒng),部隊只需要人工智能系統(tǒng)能夠提供智慧和經(jīng)驗而非替代指揮官的指揮和經(jīng)驗。

此外,研究人員發(fā)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)并不會使作戰(zhàn)人員的決策速度加快,但可以幫助他們更有效地決策。研究人員曾假設(shè)配備了人工智能系統(tǒng)的己方部隊能夠比敵方部隊決策速度更快,但是結(jié)果并非如此。試驗中己方部隊在人工智能系統(tǒng)的幫助下能夠在一些決策點和行動方案上更深入地規(guī)劃,雖然速度上比敵方要慢,但相較于僅僅是快速反應(yīng)式的決策,己方部隊能夠獲得更好的態(tài)勢感知能力,能夠精確行動,主導(dǎo)戰(zhàn)場環(huán)境的變化。

研究人員發(fā)現(xiàn)商業(yè)公司開發(fā)人工智能系統(tǒng)時通常使用自己的數(shù)據(jù)或公開數(shù)據(jù),但是為軍隊開發(fā)的人工智能系統(tǒng)需要使用軍事數(shù)據(jù)。雖然國防部在試驗、訓(xùn)練和作戰(zhàn)過程中積累了大量的數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)由國防部控制,業(yè)界難以輕易獲取,因此通常需要重建數(shù)據(jù),并且這些數(shù)據(jù)不一定真實。在ASSULSTS系統(tǒng)的最后一次試驗中,DARPA就收集了近1TB的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對于后期開發(fā)部隊真正需要的人工智能系統(tǒng)尤為重要。因此,國防部應(yīng)該改進測試和評估人工智能技術(shù)的流程,在系統(tǒng)交付時應(yīng)同時提供數(shù)據(jù)認證和部隊認證,以確保部隊能夠有效使用人工智能系統(tǒng),并且系統(tǒng)也能提供有效反饋。

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系統(tǒng)部署狀況和未來發(fā)展

BEAM系統(tǒng)的最初版本具備小型化、輕量化的特點,可放入背包中攜帶。為配合“X班組”試驗,CACI公司開發(fā)了用于地面車輛的大型版本和用于“美洲獅”手持式無人機的小型版本。各種版本的BEAM系統(tǒng)可保護海軍陸戰(zhàn)隊的艦船、小型船只、登陸部隊和固定站點,受到了部署在阿富汗和伊拉克戰(zhàn)場的士兵們的好評,并且位于日本沖繩的第31海軍陸戰(zhàn)隊遠征分隊也已配備了BEAM系統(tǒng)。

洛克希德·馬丁公司的ASSAULTS系統(tǒng)近期還不會用于實戰(zhàn),未來將被用于開展人工智能系統(tǒng)試驗,幫助用戶了解真正需要哪些能力,并可積累大量的戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù),便于后期系統(tǒng)的優(yōu)化。

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