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趨勢三小型無人智能裝備重塑無人作戰系統(組圖)
時間:2021-10-03 06:07:50   編輯: 51軍網

2020年,中美局勢日趨緊張,國際形勢瞬息萬變,軍事情報成為防止未來戰爭“降維打擊”的重要手段。影星情報近日發布了《2021年軍事情報十大趨勢》,重點關注如何更好地融合國防與人工智能,以及如何利用軍事情報“有效塑造局勢、管理危機、遏制戰爭、打贏戰爭”。,涵蓋智能、決策、知識、反AI四大業務領域的智能化發展方向。讓我們共同努力,為智慧國防貢獻力量。

趨勢一:軍事知識圖譜走向精細化認知時代

目前,各個軍事業務領域已經基于開源或現有的結構化數據構建了基礎實體和關系圖。但仍存在建設周期長、對專家依賴度高、缺乏大規模監理數據等問題,應用范圍還是比較大的。限制。軍事知識圖譜進一步向多模態方向發展,進一步整合和提升感知認知能力。隨著情報需求的提高,多模態軍事知識圖譜將從以下三個方面發揮作用:一是聚焦任務和過程圖,如空戰任務知識圖譜;二是注重對復雜事件及其關系的建模;

趨勢二:混合智能推進智能計劃生成和實時決策

隨著AlphaGo的出現,以深度強化學習為代表的決策智能技術在軍事領域進行了人工智能輔助任務規劃的初步探索,例如在空戰游戲和防空壓制場景中模擬空戰人員以獲得空中優勢。在后續的軍事自主決策研究中,更多的大規模軍事并行模擬推演系統將結合深度強化學習等人工智能技術,逐步實現全兵種、海、陸地和空中。發現新的戰斗方式,例如人體裝備。

趨勢三:小型無人智能裝備重塑無人作戰體系新風貌

無人裝備作戰是未來多維化、智能化作戰的重要形式之一,其應用正在從武器裝備向作戰方式延伸。由于無人裝備面臨的作戰環境是信息不完整、敵我對抗性強的不確定動態環境,因此目前的無人裝備只是裝備的“無人化”,其背后仍依賴于人工遙控. 無人作戰裝備的“智能化”是必然的發展趨勢。感知技術和群體智能決策技術將繼續深度融合,實現無人裝備自主決策,減少對后方指揮官和信息鏈路的過度依賴,

趨勢4 深度合成技術推動未來情報戰智能化

軍事場景裝備中人物的偽造和檢測是未來情報對抗的重要手段。目前,軍事場景在人物換臉、表情控制、肢體動作合成等方面已經取得初步進展。然而,設備場景偽造存在目標姿態估計、目標生成、背景變換融合等技術問題。隨著AI算法的迭代和算力的更新,人物和裝備場景的偽造呈現出任意角度、批量化、低成本、高保真的趨勢?;贕AN、VAE、3D目標重建、場景渲染等深度內容合成技術,將替代成本高昂的人工智能制作,實現豐富素材、豐富場景的偽造,且角度豐富,造成對方情報檢測系統和社會輿論混亂。成為未來情報戰的武器。

五元學習科技大勢所趨 推動軍事智能化更快落地

隨著深度學習的蓬勃發展,各種神經網絡模型在大規模訓練數據下都能獲得更好的泛化性能。在軍事領域,數據的整體規模和標注的規模都比較小,傳統的深度學習方法會出現過擬合等問題,模型在實際使用中的性能會迅速下降。元學習是解決樣本缺失問題的關鍵技術,可以幫助模型快速學習和適應,從而實現數據稀缺任務的落地,如小樣本語音克隆合成、小樣本行為模式挖掘和零樣本目標發現。元學習的發展將使機器能夠進一步模仿人類相互推論的能力,

趨勢6可解釋機器學習技術增強軍事決策可靠性

以強化學習和深度學習為代表的機器學習在軍事決策過程中無法解釋的問題日益突出。決策過程的不透明和決策依據的缺乏,使得軍事人員難以信任智能模型產生的結果。目前,可解釋機器學習在民用領域發展迅速,并出現了兩類解釋方法。一種是通過改進模型結構來增強模型透明度,另一種是通過分析訓練好的模型來提高可解釋性。在高危軍事領域,機器學習可解釋技術的重要性日益增加。

趨勢7 AI對抗攻擊讓未來戰場對抗更加激烈

近年來,人工智能樣本對抗攻擊的理論研究取得了重大進展。然而,在真實戰場沖突中,相關理論還存在一些未解決的問題,如真實軍事場景中攻擊的魯棒性、隱蔽性、隱蔽性等。實時性和泛化性不足。在此背景下,通過深度學習技術和神經網絡可解釋理論,逐步加深對對抗樣本和神經網絡算法原理的理解,進一步提升人工智能對抗樣本攻擊的理論水平,為未來戰場提供更加多樣化的攻防手段。成為智能無人作戰的重要組成部分。

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