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人工智能、电子战以及网络需要下一代硬件支持

时间:2019-10-13 13:32:22   来源:网络  

美国军方正在人工智能领域投入巨资,但仅靠人工智能技术还远远不够。它还需要配套硬件,以支持高性能的算法,同时又不占用太多的空间,消耗太多的电力来适应前线指挥所或战斗机坦克等平台。下一代硬件是在战场上实现人工智能的必要因素。

五角大楼电子战军官康利获得老乌鸦协会的成就奖

美国防部(DepartmentOfDefense)意识到需求的变化。电子制造商Mercurysystems的候任首席技术官比尔·康利(BillConley)表示,过去几年,领域的重点是下一代人工智能、算法培训和数据,但寻求战术优势不仅需要算法和数据,还需要在硬件上运行,以达到预期的性能。该公司正在努力为国防部提供使用最新微电子技术的硬件解决方案。

在硅谷和学术界,计算机集群或云通常被用来解决这个问题,但这类设备不能集成到战车或战斗机中。美国军方备受争议的绝地计划也试图将云计算引入前线部队,以便远程访问强大的服务器集群。但国防部不相信军队能够在面对敌人的黑客攻击和干扰时继续使用云。目前,一些算法功能可以被间接访问,但电子战系统需要在敌方导弹攻击之前干扰其制导系统,而在这种情况下,云无法解决这个问题。

新美国安全中心(NewU.S..SecurityCenter)的国防分析师、前陆军突击队的保罗·谢尔(PaulShareh)表示,在前沿作战基地安装巨型云服务器是不可行的。随着科学技术的进步,一切都需要小型化。谢尔表示,硬件的大小在很大程度上取决于它试图适应的平台的大小,以及作战车辆、战斗机或航空母舰的大小;人工智能应用程序的规模、机器学习算法培训所需的计算能力和数据存储空间,都远大于完成培训后所需的规模。真正需要大量计算的是由大数据推动的深度学习。

高级微芯片和组件的darpa概念图

康利则说,重要的人工智能应用需要机器学习算法在环境变化的情况下不断学习。这对于所谓的认知电子战尤为重要:该系统可以检测从未遇到过的传输,而且这种传输不在任何预先加载的数据库中。它可以在现场进行分析,以确定其来源是否敌对,如果有必要,可以设计反向信号来干扰它。

康利认为,未来的战场空间将包含以前从未观测到的威胁信号,因此许多平台能够执行实时决策算法是非常重要的,需要不断增强学习能力,特别是在开发过程中不能完全训练实时决策算法。也就是说,需要大量的计算能力来实现相对紧凑的硬件,而不需要太多的空间、重量、功率或冷却能力。

下一代硬件将不仅具有这些优势,而且将更加安全,不会受到供应链破坏的影响,这将解决国防部的主要关切之一。

Shareh表示,在计算机芯片上安装越来越小的部件方面已经取得了很大进展,但这种进展的代价是,小型化零部件的制造需要越来越复杂和昂贵的设备。Shareh并不担心行业是否有能力制造所需的硬件,而是担心美国国防部(DepartmentOfDefense)能否获得可靠的安全尖端硬件,以及它是否遭到外国制造商的恶意利用。

资料来源:国防科技要闻。

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