美陆军推进人机组队作战能力建设

简介

美陆军研究实验室正在探索人工智能技术在机械人坦克中的应用，并实验解决人机组队的相互明白问题，使这些前方作战的无人平台能够识别目的、组织关键作战信息、监控作战区域并在人的指导下开火。

未来，美国陆军将部署具备情况适应能力和半自主行动能力的大型无人车，这些无人车由有人驾驶坦克举行控制。为此，美陆军正在为无人车开发新一代人工智能算法，使无人车能够资助决议者收集信息，提升人机联网能力，并可在几秒或几微秒内组织和分发数据。人工智能算法驱动的传感器能够将实时获取的图像、视频和数据与当前数据库举行对比、区别，并执行近实时分析。

人工智能系统与人相比各有优点，人工智能系统能够同时组织和共享信息、开展分析并快速解决特定问题，其处置惩罚速度比人快。可是，人的认知能力使人具备一些机械无法实现的关键特征和庞大问题解决能力。因此，最好的措施是将人与机械联合起来。例如，前线作战的机械人战车可识别较难探测的目的，并将这些数据与地形、导航信息、该区域之前执行的任务和已知威胁数据库举行对比，然后将目的发送到指挥官的舆图上。这可极大缩短传感器到射手的时间，并使指挥官快速响应威胁、攻击时敏目的或响应来袭火力。

陆军研究实验室正在构建下一代战车的仿真人机界面，该界面可使作战人员操控自主水平更高、体积更大的虚拟机械人坦克，以测试人-机组队的研究结果，并可资助研发人员快速设计下一代战车的人机界面。该仿真人机界面为每位操作员配备3台触控式监视器，每台监视器可显示差别作战视角的界面，包罗协同和路径计划的高级舆图信息、有人或无人车的驾驶情况和当前状态，以及车载传感器的360度视角图像。这些监视器可凭据士兵的需求调整组合以满足任务需求。

未来的人机编组中，机械人如何明白和分析人的意图是一个挑战。现在，陆军研究实验室正在使用人的大脑运动信号来训练人工智能系统。有作战履历的士兵佩带装有脑电图传感器的头盔，在他寓目到具有威胁性的图片时，传感器能够检测到士兵的高度焦虑、恐惧和紧张情绪。使用脑电波来标志威胁图片可收集足够多的标注训练数据，从而可快速教会机械学习算法识别威胁图像，并可使盘算机明白人的大脑运动特征。

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