以下文章来源于圣斯沃茨 ,作者J. FREEDBERG JR.
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一个由无人机和地面机器人组成的模拟步兵排,反复击溃规模是其三倍的防御部队,但没有损失一名士兵。这在真实战场中有用吗?
Textron Ripsaw M5机器人处于武装状态
当你用无人机和地面机器人加强步兵时,这有多大的区别?根据最近的美国陆军作战游戏,你的战斗力增加了10倍。
美国陆军上尉菲利普·贝朗格(Philip Belanger)说:“他们的能力真是太棒了,基本上把对美军的风险降到了零,仍然能够完成任务。”他是一个史崔克旅的退伍老兵,在本宁堡的机动作战实验室指挥了一个机器人增援排进行了近12次的计算机模拟战斗。
这项任务是:驱逐一支由步兵组成的防御连,约120名士兵,一个排只有40名徒步袭击者。这项任务通常分配给600多个人以上的营。换言之,贝朗格的模拟部队数量比1:3要多,而不是军事传统要求的最少3:1优势。
贝兰格说,当他们使用当今存在的步兵排在没有未来派技术的情况下进行演习时,对他们来说并不顺利。
但这仅仅是热身,使机长和他的四名人类下属熟悉陆军的OneSAF软件。这是一个基于物理学的复杂模型,因此它的细粒度可以评估在任何给定的攻击中单个(模拟的)士兵是被杀,受伤还是毫发无伤。OneSAF还严格限制每个人类玩家获得的信息量。他们只知道在战场上模拟士兵的能力,所以即使不是恐惧,它也会复制战争迷雾。
一名82空降兵在部署到阿富汗之前,用一架黑色大黄蜂微型无人机进行训练。
然后,战争游戏组织者在模拟中添加了数十个无人系统。立即产生的影响是Belanger及其团队可以看到的。他们可以将无人机送往侦察兵,而不仅限于模拟士兵的即时视野。他们无法与距离约500米的敌人交战-甚至在丛林或城市之类的人口稠密的地形中,而是可以从5,000米的地方发现并攻击他们。
Belanger告诉我:“能够扩大我们确切知道正在发生的事情的区域的真棒,而无需站在敌人的顶端。这并不意味着很容易适应新工具。我们第一次使用它们绝对是一个学习的过程,无人机的移动速度可以比地面机器人快得多,但是它们的火力却不及大小和成本相近的地面车辆。因此,起初无人机冲到了前面,找到了敌人的阵地,然后不得不等待地面部队追赶。同时,控制敌军的敌对玩家注意到了无人驾驶飞机,尽管他们无法将它们击落,但他们可以花时间准备防御。Belanger的无人驾驶团队赢了,但没有他们想的那么简单。
他说:“我们的无人机系统能够准确识别敌人的位置,但如果没有地面车辆,我们将无法杀死他们。我们必须弄清楚如何提高战斗力,而不是一味地进攻。”
一名82空降兵在训练一架黑色大黄蜂微型无人机。
贝朗格告诉我:“随着我们进行了越来越多的迭代,我们能够建立更多的控制措施,,经过第二次或第三次使用所有先进的系统,人类能够在一次同步攻击中协调空中和地面机器人。”
贝朗格说,协调这些高科技的联合武器——无人机、无人地面车辆和人脚士兵——比领导一个普通的步兵排复杂得多。虽然在视频上长大的年轻部队知道如何使用计算机控制接口,但他们可能没有所需的战术经验。
至今,模拟中使用的Belanger上尉的技术在现实生活中并不存在。退休的美国陆军军官特德·马西乌巴(Ted Maciuba)坚称,但在不久的将来,它们都是可行的。
Maciuba说:“这些都是工业界和美国陆军实验室说可以做到的事情。”
8月,本宁堡机动中心与五角大楼发起的由国家先进机动联盟组成的公司和学术研究者联盟合作,发出了正式的概念要求,并在网上举行了“虚拟工业日”,向有关方面作简报。与会者迅速提供了50多个白皮书建议,然后本宁在军队,其他部门和国防部长办公室分发了该白皮书以征求反馈。最好的想法在OneSAF仿真中建模,并在9月与Belanger上尉及其团队一起用于战争游戏中。
下一步是什么?美国陆军希望在2020年为一系列真实世界的野外测试和实验构建精选技术的实际原型。他说,在白皮书和战争博弈的指导下,正式的征求建议书将很快出炉,并提出建议。一月份提交。美国陆军将与佐治亚理工学院合作,尝试单独的原型,然后将它们集成到一系列日益复杂的实验中,并最终在今年9月进行完整的野外练习。
那么,行业需要交付以使机器人加固的排在现实生活中工作吗?
在夏威夷的PACMAN-I实中,一辆惩罚者无人地面车辆跟踪士兵。
将排的技术范围从500米增加到5,000种,增加了10倍,使其必须控制的面积从不到一平方公里增加到超过75平方公里(约30平方英里)。Maciuba说:“关键技术是一个排成一排的人工智能云,这种架构使我们的士兵能够控制在战场上扩大作战范围的机器人系统。”
每个无人机和地面机器人都需要自己的AI,以在地形上导航,分析其传感器中的数据并与其余部队进行通信。但是,最重要的AI是用于协调整个排的总体人工智能。这种AI不会驻留在任何物理位置,而是存在于无线云中。
协调情报不是分布在单个中央超级计算机上,而该超级计算机可能会被炸毁,被黑客入侵或阻塞通信,而是将协调情报分布在由机器人车辆以及潜在的个人士兵携带的多个微型服务器上。如果一台服务器被破坏或失去通信,则排网中还有其他服务器。
当然,这需要网络发挥作用。如果你的手机曾经掉过电话,你知道这是不确定的。战场网络必须克服没有商业系统面临的问题,例如俄罗斯庞大的电子战系统库,以检测和干扰传输。2017年,陆军认为其战术网络太容易受到黑客攻击和干扰,因此重新启动了整个现代化工作,从那时起,工业界一直在大力建设即使面对俄罗斯或中国的攻击也能发挥作用的通信。
Maciuba告诉我,Maciuba坚信美国工业可以实现这一目标:“我们实际上有多家公司表示他们可以构建这种架构。”
其中一个因素使这一点更容易,是所涉及的范围有限。距离排长5公里的半径对于传统的步兵作战来说是一条很长的路,但与许多军事通信系统相比,它是相当短的。更重要的是,有40名士兵和大约相当多的无人系统遍布该地区,微弱的信号可以从一个无线电广播到另一个无线电广播,以几个较短的跳跃跨越长距离。
另一个关键因素是限制所需的带宽。像Predator这样的第一代无人机需要人工操作人员远程控制他们所做的一切。这就要求从无人机到操作员的不间断全动态视频馈送,以便他们可以看到自己在做什么,以及从操作员到无人机的不间断的瞬间指令。
一支由有人和无人驾驶的陆军补给卡车组成的车队,使用自主领导跟随技术。
然而,现代的无人机可以点对点地飞行。人类只需要设定目的地。即使是地面机器人,必须处理岩石、树木、泥土等,也越来越有能力探测障碍物——这需要大量人工智能来解释传感器数据——并找到绕过障碍物的方法。
因此,模拟假设机器人可以找到自己的方式达到一个目标,而无需人类远程指挥每一个转弯和转弯。
贝朗格说:“我们没有驾驶这些东西,也没有告诉他们如何驾驶。我们只会说在某个100×500米的区域,我需要你到某一个位置,然后他们会自己想办法。”
马西乌巴说:“士兵们没有控制这些系统。他们正在指挥人工智能云控制这些系统。”
最难的部分
现在,光是找地方是不够的。人工智能的最复杂和最关键的任务可能是将传感器数据汇集起来,将其消化,并将数以百万计的1和0压缩成一幅人类指挥官能够理解的战术情况的图片,而人工智能既包括每辆无人车上的单个人工智能,也包括排云中的总体人工智能。
马西乌巴说:“这项工作之所以成功,是因为排的人工智能云让你对这个巨大区域的情况有了感知。”
人工智能的水平是不存在的,至少目前还没有。为了模拟其效果,本宁堡战争游戏严重依赖人类,一个中立的“白细胞”获取传感器数据,进行解释,并将其总结成短信发送给贝朗格和他的团队。开发一个能够在现实世界中以这种方式合成数据的人工智能是整个武装部队的一项重大努力,这是推动所谓的全领域联合指挥与控制的更广泛努力的一部分。
本宁堡战争游戏中使用的人工驱动程序旨在帮助军队思考如何使用这样的人工智能,而无需等待有人先构建。
下一步是构建实物,并测试它是否真的有效。
本文来源:圣斯沃茨
投稿邮箱:liuyali@c2.org.cn
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