陆军研究人员使用人工智能增强战斗车辆

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(礼貌的形象)
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当士兵进入一个新环境时,他们的使命要求他们在敌人领先一步;但是,如果他们认为,他们可能会发现它挑战了很高的警觉’在陌生或危险的地形上驾驶战斗车辆。

美国陆军战斗能力发展指挥的军队研究实验室 为未来的士兵能力指定了几项研究计划。在这些主要的旗舰计划中,人工智能的机动和流动性,或AIMM,基本研究方案,努力通过在军队车辆中的自主系统整合来减少战场上的士兵分心。

John Fossaceca博士,Aimm计划经理表示,他寻求开发能够在下一代作战车辆中实现自主的基础能力。这包括构造一个机器人战斗车辆,其独立于主要作战车辆操作。

“这项基本研究计划的主要目的是建立自治系统,帮助军队有效执行 多域操作,“Fossaceca说。 “我们不希望士兵用他们的头向下经营这些遥控车辆,不断关注车辆以便控制它。我们希望这些系统完全自主,以便这些士兵可以做他们的工作,这些自治系统可以作为队友,在战场上有效地执行。“

与用于商业用途的人相比,进入军事自治车辆发展的考虑因素与旨在的商业用途相差。

制造商通常设计商业自动驾驶汽车在原始道路上运行,其中交通和行人的繁重流量和人群在其能力中发挥了重要因素。相比之下,军队经常面临各种各样的地形的环境和甚至可能甚至没有旅行道路的区域。

“士兵可能不得不在森林或沙漠中运作,他们可能必须以某种方式运作,就像悄悄地移动以实现一些目标,”Fossaceca说。 “这与自动车行业发生的事情非常不同,这是自治车辆研究方面可用的自主权的主要模型。”

因此,这项研究打算填补士兵面临的这些独特情境的空白。

下一代作战车辆的自主权不仅可以帮助士兵做出决定,还可以清楚地解释其建议背后的理由,以便在必要时批准士兵,福斯卡切表示。

“未来的军事任务将需要自治车辆,可以确定可通过的路线可能是什么,计算最佳路线,并对环境中发生的事情进行评估,”Fossaceca说。 “我们希望将这种自主行为纳入现代军用车辆中,以便对士兵感到不那么外星人,可以减少决策过程的认知负担。”

在短期内,陆军研究人员计划利用近期计算架构的进步,并创建一个将首先执行狭窄的AI的平台,或者可以一致地完成非常具体的任务的人工智能,并利用这些能力来构建队友士兵。

“我们希望首先执行非常具体的任务,而是使它们非常强大,使它们变得非常好,”Fossaceca说。 “然后,随着时间的推移,我们希望更一般地制作一些事情,以便系统可以在战场上做得不仅仅是非常狭隘的特定任务。”

该计划的近期目标之一涉及在具有最低先验培训数据的环境中具有狭窄AI的智能移动性的开发。虽然自动驾驶汽车通常需要大量数据来训练车辆的智能系统,但陆军研究人员已经开发了减少所需培训时间和数据的技术。

其他示例包括自然语言能力,以加强士兵及其车辆之间的沟通,以及智能系统改变和适应在使命的进展情况下的“战术团队的战术组合”。

长期以来,陆军研究人员想要 未来的战斗车辆 能够查看环境的背景并获得有用的线索。这种能力将需要智能系统来分析复杂的,对抗环境并开发可能的行动方案。

“例如,让我们说,车辆的智能系统通知了一块障碍,”Fossaceca说。 “像倒下的树这样的障碍可以巧合,需要额外的导航,而沙袋可能表明陷阱的迹象,并要求系统警告司机的伏击的可能性。我们希望我们将来处理这些种类的上下文线索。“

到目前为止,该计划的研究人员已经努力改进自主软件堆栈,专门集合的软件算法,自治车辆的软件算法,库和软件组件。

最初的是实验室的10年机器人协作技术联盟的产品,软件堆栈包括计算机程序,允许自动车辆执行导航,规划,感知,控制和推理等功能。自主软件堆栈还包含一个世界模型,智能系统可以用作虚拟大脑,以跟踪有关世界的信息。

“通过自主软件堆栈,我们可以将功能馈送到[CCDC]地面车辆系统中心的软件企业中,以便他们将来可以将这些功能纳入其下一代战斗车计划中,”Fossaceca说。 “这是基础研究,它代表了该计划的核心架构。”

最近,陆军研究人员通过可扩展的适应性和有弹性自治计划实现了另一个重要的里程碑,利用实验室以外的外部合作者来加速可扩展,异构行为的新兴研究步伐。

“我们有几种不同类型的机器人和系统一起工作,我们要求外部表演者进入并帮助我们增加我们可以处理的情景的复杂性,”Fossaceca说。 “这真的会帮助我们实现多域运营中的自主机动的目标,所以这非常令人兴奋。”
 
 
 

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