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人工智能融合传感器网络,提升作战效率,美军引领未来战争发展
来源:  作者:佚名 2020-02-19 11:33:15
长期以来,高新科技始终是军队战斗力的倍增器。近年,无线通信、传感器、人工智能等电子信息技术发展日新月异,为战场数据融合、智能指挥控...

长期以来,高新科技始终是军队战斗力的倍增器。近年,无线通信、传感器、人工智能等电子信息技术发展日新月异,为战场数据融合、智能指挥控制带来了新的发展机遇。随着无线远程传感器成本的下降以及可用性的提高,越来越多带有传感器的自主系统走上战场。美国国防部在“21世纪战场”计划中就构建了规模庞大的战场物联网,将传感器分布在了士兵可穿戴设备、车辆、无人机、摄像机、频谱仪、信号和无线电传感器、网络传感器等几十种装备上。

战场物联网将传感器分布在战场各节点

与只能进行运动检测的简易传感器不同,这些传感器具备各式各样的功能,可以得到更加丰富的数据。但对于依赖人工分析数据的传统模式来说,过多的数据会严重影响其转化为可用情报的时效性和可靠性。近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,它充分利用了机器的算力和储存能力,有望解放人类头脑,挖掘更多的数据信息,进而为决策提供辅助。具体来说,人工智能(AI)融入战场传感器网络后将在以下六个关键领域发挥作用。

目标检测和威胁检测

利用AI技术,进行视频图像中的目标检测和威胁检测早已是一项成熟技术。特别是在我国,安防领域的顶级公司海康威视就曾提供了以视频联网与AI视觉感知技术为核心的行业解决方案,其市场份额独霸全球。在国际上,随着计算机性能的不断提高以及深度学习框架的提出,视频目标检测和威胁检测技术也不断发展,检测的实时性和可靠性也越来越高。

Project Maven项目利用无人机拍摄画面进行目标检测

美国国防部曾投入大量的人力,对无人机或者士兵可穿戴设备上的视频图像数据进行目标检测和威胁分析。然而,它带来的人力、物力和财力消耗相当惊人,而且随着传感器网络规模的日益扩大,资源越来越吃紧。自2017年开始,美国国防部与谷歌合作开展了Project Maven项目,利用谷歌著名的TensorFlow人工智能框架,对无人机拍摄的画面进行分析,识别车辆、人员等目标,其效率得到大大提高。

网络安全自动化运营

近几年,网络威胁的规模和复杂程度不断提高,对网络安全部门的快速响应能力和先发制人能力提出了挑战。为了保持在网络安全上的优势,利用人工智能进行自动化网络安全运营显得至关重要。

大图模式

美国海军信息战系统司令部人工智能网络安全挑战赛

2019年,美国海军信息战系统司令部就宣布了一项人工智能网络安全挑战赛,征集使用人工智能和机器学习进行网络安全自动化运营的应用。他们认为,现代恶意软件,特别是高级恶意软件的适应能力更快,而人工智能和机器学习在挖掘数据以及行实时威胁响应方面可以发挥更重要作用。

士兵健康监控

利用人工智能、机器学习、传感器和视觉设备,可以将战场上的医务人员引向急需帮助的受伤士兵。在人工智能的辅助下,士兵可穿戴式设备提供的生物识别数据能够帮助医务人员,在实施救援前就能做出更明智的救生决定,进而极大地压缩救援时间,提高救援效率。这对于医疗资源紧张的战场来说,好处无疑是巨大的。

利用士兵可穿戴设备上的传感器可以实施远程健康监控

电子战信号智能处理

美军一直对电子战领域非常关注,通过不断更新电子战软件和硬件,来增强其进攻和防御能力。但是,电子战中所用的传感器和其他任何类型传感器一样,都可能会产生一系列的虚警信号或者噪声信号。为了从这些错误数据中提取可用信息,美国国防部正寻求利用人工智能对信号进行噪声滤除和信号分类识别的方法,以降低人工信号检测的“认知负担”。去年,美国陆军快速能力和关键技术办公室利用人工智能技术,对一型电子战系统的用户界面进行改善,辅助士兵分析数据,最终取得了很好的效果。

利用AI技术可以实现信号调制识别

设备实时监测

军用车辆和设备故障不仅影响使用成本,而且更重要的是,它们还会直接威胁士兵的人身安全。如今,为了消除这种隐患,可以在车辆装备上安装大量传感器以获取设备运行的各种数据,利用人工智能技术进行数据挖掘、故障预测,从而向决策者和士兵提供车辆的实时分析,在事故发生前进行预警,做到“防患于未然”。

人工智能技术将解放了车辆维修员的双手

战场态势感知和决策支持

2019年12月,美国陆海空三军对先进作战管理系统ABMS进行了首次野外测试。ABMS旨在将各种军事技术相互联系,更好地应对日益复杂的对抗威胁。在测试中,ABMS将空军和海军的战斗机、海军驱逐舰和陆军部队收集的通信和传感器数据进行了融合。实际上,这正是全域联合作战和控制理念(Joint All-Domain Command & Control,JADC2)的一部分,这一理念构想了陆、海、空、天和网络五大空间的协同作战。JADC2的关键是在不同作战空间中实时收集、分析和共享数据,利用人工智能辅助,确保数据到达目标部队,以提供有效的态势感知和决策支持。

全域联合作战和控制理念的关键是对不同作战空间进行实时收集、分析和共享数据

结语

随着机器学习特别是深度学习技术的进步,人工智能技术逐步展现出巨大的军事应用潜力。人工智能与传感器网络的融合,已成为未来战场发展的重要趋势,这将极大提升作战效率,是当之无愧的战斗力倍增器。

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编辑:宋含怡
关键字:     人工智能   
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姜波鲁花集团CIO

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