小编：最近，北约在爱沙尼亚边境进行了军事演习。其中有一组人工智能军事参考（AI），称为“雅典娜”。
最近，北约在爱沙尼亚边境进行了军事演习。其中，称为“雅典娜”的人工智能军事司令部（AI）吸引了外国媒体的注意。该系统基于神经形态计算机架构，并使用发电机的技术。模拟攻击方案测试在短短5分钟内就产生了10个完整的战斗解决方案。它的响应速度和决策效率远远超出了人类指挥团队的效率。
现代军事指挥系统的重建
众所周知，现代战争信息显示出在第五代通信和量子检测的驱动下，几何增长的趋势：识别无人机每秒可以发送5 GB的图像数据。真正的 - 时间的情况意识和精确度已停止满足现代战争的严格要求。在这种情况下，新一代的AI军事命令系统已成为不可避免的选择军事技术的发展。
AI军事指挥系统是一种决策支持系统，该系统使用人工智能技术来处理并将大规模信息整合到战场中。其中心工作的原则是通过自动学习算法实时分析多维数据，自动完成对战场状况的评估以及威胁水平的分类，模拟“人事思维”，以识别客观法律，猜测战场的方向，猜测战场，生成相应的战斗计划，调整武器平台并实施攻击。
与传统的命令系统不同，IA军事命令在认可后几秒钟内重建了“杀人链的闭路电路”，并通过算法加速了Ooda周期（观察决策 - 决定性行动），以实现快速的决策和优化资源的分配。信任技术，例如ARtotrictions，大数据分析，边缘计算，这种类型的系统实时整合来自多个来源的信息，处理大型战场数据，指挥官可以快速获取有关战场上复杂信息的关键智能，并大大提高了决策和决策的效率。
从支持分析到独立决策
以前，AI技术在军事领域的应用主要集中在数据分析过程上。例如，以色列无人机“英雄”具有AI图像的Aná模块，可让您的雷达更精确地穿透伪装并允许他们发现自己的目标。德国联邦的WEHRMACHT测试表明，使用AI技术来预测设备组件的故障时间将使维护资源的配置前提，从而将坦克的一致性从68％提高到92％，并显着提高Resou的效率RCES编程。
随着AI技术的持续发展，其在陆军中的应用正在从数据分析扩展到更高级的决策和指挥流程。世界上许多国家都在加速AI军事指挥系统的研发和应用，从而在关键技术方面取得了一定的进步。
在火灾分配过程中，以色列的“消防厂”系统可以计算出空气攻击目标数量所需的弹药量，确定目标的优先级，并根据位置，外观，有效性和弹药为各种目标选择最佳的武器平台。
在战斗操作的层面上，AI技术还增强了无人机群的策略。一群无人机蜜蜂可以独立计划AI命令下的最佳识别路线，一旦发现了高价值目标，系统就可以自动为无人机分配精确指导的无人机弹药，允许快速，精确的攻击。
技术迭代发展局
目前，国家正在加速技术进步，以竞争AI军事指挥系统的研究和开发。
首先是大脑计算机接口的集成。 Gfrench Defense Igante故事和其他机构正在加强视觉皮层投影技术测试。这种前卫 - garde技术可以通过神经元接口直接编码指挥官的视觉神经皮质，从而形成直观的“内部图像”。测试数据表明，这项技术会降低人类计算机传统交互作用中信息翻译的风险，使战场意识的延误减少到小于50 ms，并提高了接近人类生理范围的指挥和决策效率。显示。
第二个是干扰前的演变发言。以色列国防军使用生成敌对（GAN）网络技术来进行定向培训，模拟和复制军事，以不断在虚拟欺骗环境中实施进攻和防御性训练，从而显着提高了人工智能的可靠性及其识别抗效率的能力。测试数据表明，最新一代的AI军事命令系统在八次中提高了干扰预防能力。在算法水平上的这种提高的弹性将成为确定系统在未来的电子冲突和信息战争中稳定性的核心组成部分。
第三是AI的计算机功率的降低。这个技术方向的核心是将决策能力和AI命令从传统的指挥中心扩展到战场结束，从而提高了独立战斗单位的自主权和生存能力。在采用单个AI头盔系统时，HICH是由Forderign Moriver Uers积极开发的，该系统可以通过将高性能AI加工芯片纳入设备中，可以在本地部署IA计算机功率。在极端环境中，例如通信中断和进入黑色信号屏障区域，士兵仍然可以使用本地计算机功率来完全完成目标的识别和分析任务，从而控制5％以内的错误率。
由于AI技术在认可战场情况下的优势，优化战术决策和资源编程，当前的AI军事命令系统已逐渐从技术验证阶段转变为真正的部署，成为许多国家智能军事转型的核心支柱。同时，我们可以看到这项技术的快速发展意味着多个挑战。
除了挑剔和法律EMA之外，我们在技术LEV上面临多重挑战一个人。例如，AI系统的“黑匣子”属性导致决策过程中缺乏透明度，并且不可避免地会对战场进行错误判断的风险。 AI避免干扰电子战争环境的能力应提高，反对者可能会导致系统通过数据污染或算法欺诈做出错误的决定。
分析师表示，军事指挥系统的未来发展应寻求技术创新与道德局限性之间的平衡。一方面，我们必须继续破坏主要的技术瓶颈，并提高系统的独立决策 - 制定能力和战场的适应性。另一方面，必须建立与人类机器合作的完整机制和算法责任系统，以确保AI始终受到有效的人类监督。 （Wang Yiyang）
资料来源：中国国防新闻
（编辑ORS：Wang Xiaoxiao，Peng Jing）
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