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智能化技术的军事潜力

机器人大讲堂 2020-11-25 16:28 次阅读

21世纪初大数据深度学习和先进计算等领域取得的技术突破,推动了人工智能的迅猛发展,当前人工智能不仅广泛渗入社会生产生活中,还在军事领域表现出巨大的应用潜力,其对综合信息的处理能力之高、速度之快,足以使未来战争的紧凑程度提升至全新高度,而作为绝对速度优势致胜的高超声速飞行器,人工智能的引入将能使其优势得到更彻底的发挥。目前,高超声速飞行器与人工智能这两种技术的结合已经引发了主要国家的高度兴趣。

智能化技术的军事潜力

自1956年人工智能概念提出以来,其发展历经起伏,直至21世纪初才得到迅猛发展,成为一项世界公认的具有颠覆性和变革性的前沿技术。2013年以来,世界各国竞相发布人工智能相关战略规划,国家层面的人工智能博弈和竞争日趋激烈,已经在民用与工业领域得到了诸多成功应用。近年来国外积极探索人工智能在军事上的应用,虽然目前大多停留在数据统计、后勤规划等领域,但直接应用到武器装备上,在未来战场中发挥主导性作用只是时间问题。

在信息化、体系化的未来战争环境中,将人工智能技术应用于武器装备,能够使武器装备实现对目标的智能识别、决策和行动,极大提高武器装备的作战效能。

1、目标识别

未来作战中受气象条件干扰、目标多样化、敌我交错、隐身目标等影响,识别难度将进一步提升,利用深度学习技术实现目标智能化软识别,以试验采集、仿真生成等手段获得的“大数据”为基础,在高维特征空间中进行精细化建模与深度特征学习,形成从数据到结果的“端到端”学习和映射,进而对复杂目标实现精细化识别,提升识别能力。

2、规划决策

战场环境瞬息万变,目前武器装备多采用作战前规划模式,快速响应能力已显不足。目前可借助专家系统进行辅助决策,通过前方获取信息与资料库相比对,快速确定战场威胁,给出辅助决策降低人员工作负荷。未来引入深度学习后,将能实现深度神经推理,以数据驱动与知识引导结合,形成可适应通用环境的强人工智能,达到武器系统的决策自主化、智能化。

3、运动控制

武器装备的运动控制系统是强对抗环境下准确且低代价实现目标的保障。人工智能通过模糊控制、神经网络、自适应/自组织的使用,特别适合非线性、时变、多变量、受环境扰动的复杂自动控制需求,实现稳定与鲁棒性的控制,使武器装备具有恶劣环境自适应能力、智能避障能力、跟踪高机动目标能力、自修复能力和高弹体控制能力。

4、协同作战

未来战争是多层次、全方位的信息化战争,需要由单体向协同作战模式转化。目前仅能实现装备间的初级协同,高度依赖预先规划与中枢指挥,未来将通过协同架构的选择、协同编队网络的生成、组网的保持、群体对抗、协同目标探测等环节,形成分布式“共享大脑”,开展智能化协同作战。

高超声速飞行器智能化技术探索

高超声速武器是未来战场上的重要力量,其作战使用仍需要建立高效的杀伤链,只有具备快速决策、快速响应能力,才能将高超声速武器的速度优势发挥彻底,为此势必需要智能化技术的引入现阶段高超声速飞行器智能化技术探索仍处在较为初期的阶段,更深程度的体系智能化探索仍需时日。

1、高超声速飞行规划智能化技术探索

桑迪亚国家实验室(SandiaNationalLaboratories,简称SNL)是为数不多的明确提出将人工智能运用在高超声速领域的国外机构。2019年4月,SNL发布多份说明文件与媒体报道,阐述其构想与工作进展。SNL指出,目前主要工作围绕对高超声速飞行器自主规划的探索,希望到2024年完成新的自动飞行系统的基础技术开发。

引入的必要性

SNL将高超声速飞行器视为核大国之间新的战略制衡手段。传统弹道导弹虽然也可在大气外达到Ma5以上的飞行速度,但高超声速飞行器的飞行高度位于大气层内,从而在飞行过程中具有隐身性和机动性。速度更快、弹道更低、隐身性更好,使高超声速导弹能更好地突防敌防御系统。

SNL认为,俄罗斯和中国正在着力发展进攻性高超声速武器系统,投入使用后或将使美国的导弹防御系统失效。此前美国虽然高超声速技术开展了长期的试验性探索,但目前在武器化进程上居于落后。为了避免美国在这个具有战略意义的重要技术领域中被淘汰,需要将人工智能(“自主性”)与高超声速相结合,形成“力量倍增器”。

已开展的工作

工作基础与目标

SNL在1970年代就开展了双锥形机动滑翔飞行器技术的研发,AHW及后续的CPS项目利用该技术,在2012-2020年间曾多次成功试射,目前美国多型高超声速助推滑翔导弹所用的通用滑翔弹头(C-HGB)就是在其基础上发展形成的。

SNL的人工智能引入也首先以高超声速助推滑翔飞行器为应用对象(未来延伸到吸气式高超声速飞行器及其它航空航天领域),由于这种飞行器以很高的速度飞行,再入阶段还要面对复杂而剧烈的大气湍流,对控制的稳定性和精度等要求极高,因此其飞行任务的规划与编程工作需要花费数周时间,是“一项缓慢而艰苦的工作”;而人工智能引入后,理论上可在几分钟内完成高超声速飞行任务规划。

这种实时飞行规划能力具有人工规划所无法相比的优势,利用人工智能的模式识别能力,将当前飞行器位置定位信息与飞行器实时收集到的数据相结合,进行弹道预测与飞行路径选择,将原本需要几分钟才能完成的工作缩短到在毫秒量级。具备这种能力后,高超声速飞行器可在飞行中进行自主校正,从而补偿在飞行中遇到的意外情况,也可适应目标位置出现的变化(飞行监控人员还可以通过随时关闭航向校正功能来重新获得对飞行器的控制)。

专题研究活动

为将人工智能自主性引入高超声速领域,SNL开展了名为“高超声速飞行任务竞赛”(AutonomyforHypersonicsmissioncampaign,简称MissionCampaign)的研究活动,于2017年启动,为期7年,总耗资3500万美元,对得到认可的技术创新团队给予资金支持,促进相关新技术发

展。

首支获得MissionCampaign基金的团队是名为“高超声速自主”(AutonomyforHypersonics,简称A4H)的团队。A4H旨在研究开发自主系统技术,利用人工智能来缩短任务规划时间并做出自适应的目标决策,从而显着增强高超声速飞行器的战斗效能。而这种能力将提升飞行过程中的灵活性,自适应遇到的多种问题,以应对目标变更、实时变化的终端作战情况、新的威胁意料之外的飞行条件等情况。

表1A4H团队列举的项目重点研究问题

图1高超声速自主控制示意图

目前的高超声速飞行的实现,需要通过长周期的规划、进行脚本化的建模与仿真,形成为每次飞行量身定制的任务计划。A4H团队希望通过人工智能的引入,使飞行过程具备良好的自主性与自适应性,能应对复杂与意外的飞行状况,完成飞行任务;但该团队必须首先解决高性能计算(HPC)问题。HPC利用现代机器学习(ML)和人工智能进行快速迭代的任务规划与分析,并可通过对已有场景状态的数据积累和合理的外推分析,得到应对新的不可预测场景的策略。

高超声速飞行的HPC是一项需要耗费大量时间来攻关的技术难题。为此,A4H团队与SNL开展合作,利用SNL前期发展的HPC技术基础,两方将合作开展自主飞行需要的战场模型建立与仿真工作,进行对抗性学习,通过数十亿次量级的计算,获得最佳策略和解决方案。SNL与A4H团队希望借此获得高超声速能力变革,使美国重新获得并保持在高超声速这一战略性领域的优势地位。

引入学术合作力量

SNL目前主要致力于引入人工智能形成对高超声速飞行器的自主规划和控制。其间,SNL组织成立了一个名为“新墨西哥自治”(AutonomyNewMexico,简称AutonomyNM)的学术研究联盟该组织由众多美国大学组成,由MissionCampaign进行管理,由SNL的“实验室研究与发展和学术联盟”计划提供资金支持。

AutonomyNM旨在探索相关技术,建立人工智能航空航天系统,使包括高超声速飞行器在内的复杂飞行器具备自主飞行控制的能力,通过小型机载计算机即能将12小时的计算时间压缩为一毫秒高效生成高超声速飞行所需的算法。AutonomyNM更宏伟的目标是将人工智能引入自动运输、制造航天、农业等领域,形成更安全高效的自主能力。

图2AutonomyNM研究自主高超声速飞行所用的无人机

AutonomyNM目前主要通过无人机来探索自主导航、制导和控制以及目标识别的新算法,在2019年夏天完成了一架4旋翼无人机和一架6旋翼无人机的程序编写及测试工作,这两架无人机是最早投入该研究的无人机。

选择无人机作为试验平台的原因,包括这些平台可以敏捷移动,能够快速完成编程并无线传输到位,其所携带的摄像头载荷也可以灵活地换成其他传感器进行测试。AutonomyNM所用的无人机装有两台机载计算机,其中一台较小的计算机用来控制转子,另一台较大的计算机用来处理来自摄像机的视觉信息。

试验小组以机载相机为硬件基础开展视觉算法编写工作,进行定位匹配识别。具体来说,研究人员将环境图片与算法一起上传给无人机,通过计算将图片组装形成三维地图。然后向无人机发送移动到特定坐标位置的指令,无人机通过由摄像头接收的图像与内部地图进行对比匹配,从而得到自己当前方位判断,而后飞到正确的位置。

躲避障碍是其中一项重要的能力,要求无人机能够足够快地完成对周围环境的识别与障碍物判断,形成躲避路线规划。受限于无人机的尺寸与输出功率,两台机载计算机都由严格的尺寸和重量限制,因而对编程策略提出了较高要求,以便运行处理速度满足使用要求。SNL科学家LoganWright表示,在性能有限的机载电脑上,“算法必须能够足够快速地运行,以提供可用的结果。……算法如果在撞上障碍物后才检测出障碍物,就不太有用了。”

相对于汽车的自动驾驶,开放天空中的飞行器自主控制难度更大。因为汽车驾驶建立在已经十分完善道路规则上,对于各类状况都有比较明确的处理方法,因此需要处理的是非常有限的规则集但飞行器的既有规则少得多,所给予的创造空间极大,但更大自由也相应带来了更大挑战。

重要技术途径

“感知-思考-行动”环

自主系统的特征在于采用“感知-思考-行动”(SENSE-THINK-ACT)的闭环操作来实现其预定目标。目前高超声速飞行器具备自动“行动”能力,但这是对预先装订的程式化程序进行机械式执行的结果,并且仅依靠GPS的信息来获得末端精度,这极大限制了飞行灵活性。人工智能的引入将使这些系统具备感知和思考的能力,使其能够从周围环境中提取信息,并自主适应不断变化的环境的预期之外的目标。在飞行中进行闭环的“感知-思考-行动”迭代循环,将大大提升高超声速飞行器在对抗环境中处理各种目标的能力。

自主能力

高超声速技术是自主技术所能设计的难度最高的国防领域之一,与商业应用不同,国防领域需要在对抗性环境中进行复杂操作,并可能引发严重后果。SNL选择高超声速飞行器作为人工智能的攻克对象,意在未来向更广泛的国防领域延伸,引入到其它类(如吸气式)高超声速飞行器、其它先进飞行系统、对抗环境中使用的自主系统等,为空中情报监视侦查(ISR)、空间弹性、太空竞赛等领域提供支持。

2、其它高超声速领域智能化技术探索

美国第六代战斗机

目前美国在第六代战斗机早期探索中将高超声速攻击机、人工智能、无人战斗机、先进机载传感器、激光武器、电子战等技术视为重点研究对象,希望在2030-2040年代完成六代战斗机研制。其中一项名为“穿透性制空”(PCA)的项目将智能化技术视为重点研究对象。机载传感器与处理器性能、小型化水平不断提升,为人工智能的引入提供了有利条件。引入后,将能使战斗机在收集编译、处理情侦监(ISR)数据的能力提升到新的高度,并有效进行即时分析决策;这种分析决策将通过传感器获取的信息与海量数据库信息进行比较来实现,有效提升飞机的目标识别与攻击指挥能力,从而使六代机的的作战能力相较于现役战斗机产生革命性变化。

可以看出,虽然美军第六代战斗机没有详细解释包括高超声速或定向能武器等在内的技术与人工智能技术将以何种形式及途径相结合,但其最终效果将是形成一种具备人工智能的高超声速飞机。

高超声速防御

对人类而言,将防御系统交给人工智能掌控是冒险性极高的赌注,但以高超音速武器为代表的现代武器正不断挤压防御方的响应时间,将迫使军队考虑将防御性武器系统控制权交给人工智能,令各国开始探索导弹防御系统向自主化发展=。

目前的人工智能系统的知识轮廓和故障临界在很大程度上是未知且难以预测的,尚无法用于可发动战争的武器系统,但目前在人工智能技术的介入下,无人机已能够通过面部识别来定位目标并完成自动瞄准,由此可见人工智能正以很快的步伐介入战争领域。高超声速武器攻击发动后,防御方可能仅有几分钟的反应时间,特别在搭载核弹头进行攻击时,被攻击方的国家元首在几分钟之内连基本判断都难以完成。过大的压力将使军队和国家建立自动化反击决策流程,特别是技术先进的较小国家更可能将率先使人工智能介入威慑武器系统。

图3高超声速防御作战构想图

人工智能在高超声速防御领域的应用将首先体现在相关传感器上。2019年6月,技术创新研究与咨询机构LuxResearc发h布了《智能传感:人工智能对传感器功能的影响》(IntelligentSensing:TheImpactofAIonSensorCapabilities)的报告,通过对2012年以来的13万份专利进行分析得到了人工智能对各种传感器类型(包括光学,机械和声学传感器)的影响程度。该研究表明高超声速武器开发与防御是人工智能应用的重点。为对中俄等国的高超声速武器进行有效的预警探测,美国导弹防御局寻求太空传感器的提升,计划在2020财年着手扩建低地球轨道卫星群,该卫星群由分布在5个轨道层的1200颗卫星组成,其中200颗位于保管层,658颗位于太空运输层,200颗位于卫星跟踪层,200颗位于威慑层,另外还有3架先进机动飞行器独立形成一层。应对高超声速威胁的太空传感器层不仅需要增强传感器功能,还需要借助人工智能和改进升级的通信技术,来处理数据并向指挥官提供战争管理建议。

高超声速智能化的机遇与挑战

人工智能的学习与处理速度令人类望尘莫及,未来军事装备引入人工智能后将使作战效率提升到新的高度,但该技术也存在极高使用风险。随着存储与处理信息体量的激增和运行自主性的提升人工智能的学习与运行将逐渐成为人类不可见不可控的“黑匣子”,其学习结果难以控制,甚至是否衍生出欺骗性智慧也难以得知,因此一方面其识别与决策的稳定程度将难以受控,另一方面其行为的真正意图将难以为人所知。国防军事是可能引发严重后果的高风险领域,未来给人工智能更大的作战自主权,将是对使用者甚至全人类的双刃剑。

高超声速武器能打破传统的时空尺度,极大压缩防御方的应对时间,传统的人脑分析与决策难以适用,将促使防御方寻求借助智能化技术来主导或参与分析和决策过程。特别是对高超声速核武器的战略防御与二次反击系统,关乎国家甚至人类命运,最适合运用人工智能在紧急时刻的进行高效分析判断,但同时也将使人类丧失部分甚至全部核战争主导权,带来难以承受的风险。

目前高超声速智能化尚处萌芽阶段,相关技术的应用探索主要集中在高超声速攻防端武器本身但若将目光进一步放宽至高超声速飞行器全周期范畴,比如在设计阶段根据输入自主完成提出综合优化方案并计算得到结果,在制造阶段自主完成工艺方案的编制等,实现后将极大缩短高超声速飞行器从概念到实物所需的时间。其中,能够支撑深度学习的高性能计算处理技术将是决定人工智能能否在高超声速领域应用的最关键因素,该技术突破后所能提供的支撑将是广泛性的,人工智能在高超声速设计-生产-试验-使用-维护全周期的全面应用也将指日可待。国外已经着手探索相关技术我国也应予以重视,一方面积极开展技术与应用的探索,另一方面谨慎对待人工智能在军事领域的应用,避免造成不必要的损失。

美国国防部将人工智能与高超声速飞行器视为最优先关注的军事技术领域,这两种新质技术均足以对未来高技术战争产生革命性影响,未来战场中二者相辅相成、缺一不可,高超声速飞行器为载体、人工智能为核心,将为未来战场决策者提供更多更灵活的选择,形成新的战略制高点。

责任编辑:lq

原文标题:深度|国外智能化技术在高超声速飞行器领域的应用研究

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2020年度吴文俊人工智能科学技术奖获奖名单正式揭晓

优必选科技的使命是让智能机器人走进千家万户,让人类的生活方式变得更加便捷化、智能化、人性化。公司持续....
的头像 机器人大讲堂 发表于 01-17 09:47 511次 阅读
2020年度吴文俊人工智能科学技术奖获奖名单正式揭晓

智能驾驶距离我们还有多远

从德国工程师卡尔本茨完成首台样车的搭建到第一台可供出售的汽车,奔驰用了两年;从单个生产到流水线大批量....
的头像 电子魔法师 发表于 01-17 09:42 335次 阅读
智能驾驶距离我们还有多远

算法定位成功率最高的胚胎

随着试管婴儿技术的发展,越来越多的不孕不育夫妇将其当作了最后的“救命稻草”。根据美国生殖医学学会20....
的头像 机器人大讲堂 发表于 01-17 09:38 260次 阅读
算法定位成功率最高的胚胎

人工智能公司Rokid发布新双目混合现实眼镜

1月15日消息,据国外媒体报道,今日,人工智能公司Rokid发布了最新的双目混合现实(MR)眼镜Ro....
的头像 电子魔法师 发表于 01-17 09:27 550次 阅读
人工智能公司Rokid发布新双目混合现实眼镜

IBM宣布收购以云计算为核心的MSP Taos

1月15日,据外媒ZDNet报道,IBM已经宣布达成一项协议,收购以云计算为核心的MSP Taos。....
的头像 lhl545545 发表于 01-16 10:42 870次 阅读
IBM宣布收购以云计算为核心的MSP Taos

IEEE计算机学会揭示其2021技术预测报告

LOS ALAMITOS, Calif., 16 December 2020– IEEE计算机协会(....
的头像 IEEE电气电子工程师学会 发表于 01-16 09:47 356次 阅读
IEEE计算机学会揭示其2021技术预测报告

IEEE Fellow 2021入选名单4

近日,IEEE Fellow 2021 入选名单揭晓,这一奖项代表学术科技领域权威荣誉和重要职业成就....
的头像 IEEE电气电子工程师学会 发表于 01-16 09:12 379次 阅读
IEEE Fellow 2021入选名单4

“十四五”时期中国5G发展的重点是什么?

12月24日,工业和信息化部副部长王志军会同部规划司司长卢山,部新闻发言人、信息通信发展司司长闻库出....
的头像 工业互联网产业联盟 发表于 01-15 17:30 968次 阅读
“十四五”时期中国5G发展的重点是什么?

如何利用人工智能实现更为高效的下一代数据存储

充分利用人工智能,实现更为高效的下一代数据存储...
发表于 01-15 07:08 0次 阅读
如何利用人工智能实现更为高效的下一代数据存储

【HiSpark IPC DIY Camera试用连载 】第二篇 视频的人脸检测

实在的,ipc本身就带有这个功能,只要摄像头出现画面,本身就会检测人脸,而且从app上看,还有移动检测功能,已经非常强大了,但是自己...
发表于 01-14 00:08 101次 阅读
【HiSpark IPC DIY Camera试用连载 】第二篇 视频的人脸检测

如何培养《未来架构师》(1) :VR+AI潮流下的教育新方向

一、新方向:培养真正属于自己的想法和思考        从中华文化的发展中,《易经》最早观察到宇宙万物的生...
发表于 01-04 10:21 1010次 阅读
如何培养《未来架构师》(1)  :VR+AI潮流下的教育新方向

先进的创新教育:AI 思维+设计思维

      2017/10/19,谷歌的DeepMind团队在Nature期刊上发表了一篇文章:“Mastering the game of Go wi...
发表于 01-04 10:16 909次 阅读
先进的创新教育:AI 思维+设计思维

几种ARM编译器及IDE开发环境

ARM应用软件的开发工具根据功能的不同,分别有编译软件、汇编软件、链接软件、调试软件、嵌入式实时操作系统、函数库、评估...
发表于 12-29 09:31 526次 阅读
几种ARM编译器及IDE开发环境

请教 无人机系统编程与PCB衔接,飞控编程-简单玩具款 哪位可以接这个项目

类似于图片款的简单系统编程 1.不需要图传,需要GPS 2.需要与PCBA板子结合 哪位小伙伴愿意接这个项目? ...
发表于 12-29 08:59 306次 阅读
请教 无人机系统编程与PCB衔接,飞控编程-简单玩具款 哪位可以接这个项目

MS1793蓝牙芯片的特性

上海巨微MS1793单模超低功耗蓝牙芯片
发表于 12-29 07:50 0次 阅读
MS1793蓝牙芯片的特性

请教 无人机系统编程与PCB衔接 哪里可以找到

我有一个海外客户,需要复制中国的一款玩具PCBA板子(这款玩具中国停产),但是系统没有办法做,需要找一个编程的伙伴,又能...
发表于 12-28 20:57 1256次 阅读
请教 无人机系统编程与PCB衔接 哪里可以找到

高焕堂老师AI学习:麦肯锡(MCKINSEY)方法的基本原則

麦肯锡(McKinsey)方法的MECE原則 – 基于MECE原则来拟定扎实的议题起始假定(Initial Hypothesis) – 然后展开探索...
发表于 12-28 09:54 101次 阅读
高焕堂老师AI学习:麦肯锡(MCKINSEY)方法的基本原則