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DARPA 如何用 AI 攻擊隱藏的敵人

2021-08-21
來源: 網電空間戰
關鍵詞: DARPA AI攻擊

  華盛頓特區消息:計劃發動攻擊的敵人通常會故意短時間、出人意料地突進以躲避檢測,從無法檢測到的區域出現,并經常使用誘餌或假人來迷惑高空無人機和偵察機。

  叛亂分子、敵方車輛、戰斗機甚至一些飛機都試圖改變他們的模式、改變常規并定期采取特定措施來減少被無人機發現的機會。

  處理利用傳播(PED)和人工智能

  這就是為什么現在有如此多的工作將處理利用傳播 (PED) 提升到一個新的水平,使用AI來篩選數小時的視頻數據并確定對指揮官來說重要的關鍵時刻。

  PED 過程經常面臨組織來自 EO/IR 攝像機和紅外傳感器的大量傳入數據的挑戰性任務,它越來越多地利用先進的計算機算法來根據現有數據庫反射新信息并執行分析以支持快速決策。

  考慮到類似的目標,DARPA 和Raytheon Intelligence & Space、Northrop 和 BAE Systems等幾個行業合作伙伴現在正在快速跟蹤一個技術系統,該系統旨在尋找和傳輸“改變”的圖像或像素,以便精確定位相關的時刻。

  這是至關重要的,因為無人機可能在特定的靜態區域安裝了監控攝像頭,以尋找敵人的動向或任何感興趣的關鍵發展數小時。

  如何有效地組織看似無法管理的大量數據,只將有價值的數據傳輸給人類決策者?

  DARPA 的基于事件的快速神經形態相機和電子設備 (FENCE)

  DARPA 的一份聲明解釋說,新的DARPA系統稱為基于快速事件的神經形態相機和電子設備 (FENCE),它使用旨在復制某些關鍵大腦功能的新興技術。

  FENCE 利用先進的算法僅傳輸已更改的像素,從而找到潛在相關性的時刻并避免處理或組織數小時靜態、不變圖像的需要。

  根據 DARPA 的數據,FENCE 是一種低功耗、基于事件的紅外平面陣列和一類新的數字信號處理和學習算法,使智能傳感器能夠處理更多動態場景。

  “神經形態是指模擬大腦操作的硅電路;它們提供稀疏輸出、低延遲和高能效,”領導 FENCE 項目的項目經理 Whitney Mason 博士說。“在處理稀疏場景時,基于事件的相機在這些相同的原理下運行,但目前缺乏先進的‘智能’來執行更困難的感知和控制任務。”

  雷神公司的一份聲明引用了雷神智能與航天公司高級概念技術副總裁布拉德·圖斯利的話,稱這項新技術有助于識別關鍵的戰斗相關時刻,以節省時間并加快任務效率。

  “該技術將允許傳感器通過僅在有活動時做出反應來放棄數小時的數據密集型視頻流。與今天的紅外傳感器相比,潛在的結果是傳感器生成的數據減少了 100 倍,功耗減少了 100 倍,”雷神智能空間聲明說。

  高級算法可能具有這種能力是有道理的,因為支持 AI 的程序旨在識別和編目模式、發現異常并識別新輸入。然后,所有聚合數據都可以從看似無限量的先前存儲的信息中提取出來,以執行分析、得出結論或在模式發生變化或表現出一些差異時突出關鍵點。

  模擬大腦操作的硅電路至少在概念上與陸軍研究實驗室的科學家們正在進行的有趣的前沿研究保持一致,他們解釋說,來自人腦的電脈沖可以通知計算機傳感器立即處理數據或“響應時刻” “通過人眼識別。

  克里斯奧斯本是《國家利益》的國防編輯。奧斯本此前曾在五角大樓擔任陸軍助理部長辦公室采購、后勤和技術部門的高素質專家。奧斯本還曾在國家電視網絡擔任主播和空中軍事專家。他曾作為客座軍事專家出現在福克斯新聞、MSNBC、軍事頻道和歷史頻道。他還擁有哥倫比亞大學比較文學碩士學位。




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