DARPA最新动态：可视化情报系统、远征作战新概念、无人机自主导航、新型赛博情报能力……
美军开发可视化情报系统
运算速度提升1000倍
据“第五域”网23日报道，美国国防高级研究计划局（DARPA）已同五家机构组织签署合同，研制实时威胁的可视化情报系统，以适应数据量倍增的需求。
该合同在本月初签署，包含图形分析处理器的研发。据称，这种新型硬件组件比现有技术的处理速度强1000倍。五家承包商分别为英特尔、高通、太平洋西北国家实验室、佐治亚州理工学院和诺格公司。
在信息爆炸式增长的 “泽字节时代”（1泽字节大约等于1万亿吉字节），新的处理器不仅能提高计算速度，还将增强实时分析和数据可视化。据思科发布的数据，目前全球有超过12亿家网站，2016年全球互联网协议（IP）的年运行率达1.2“泽字节”流量，实现互联网流量首次突破1“泽字节”。
从十进制系统的角度看，1GB字节是1000 ^ 3，1TB容量是1000 ^ 4，1PB为1000 ^ 5，和1EB是1000 ^ 6。1“泽字节”是 1000 ^ 7或1000000000000000000000字节。以此类推，1“泽字节”相当于1.52亿年的高清视频。
DARPA的微系统技术办公室（MTO）项目经理Trung Tran说：“今天的硬件已无法应对这些数据的挑战，而这些挑战只会随着数据量的不断增长而愈发严峻。”
新的处理器将使用大数据分析图形或网络。图表分析是建立在图形数据库之上，完全不同关于传统的关系数据库。关系数据库存储信息的行和列中的数据之间的关系，这使得可视化关系很抽象。相比之下，图形数据库可以用节点、边和性能，呈现数据点之间的可视化功能。
节点是单个数据点，如流氓服务器、合法服务器和终端设备。边表示节点之间的关系，如流氓服务器和联邦机构的内部进行沟通。性能描述属性节点的特性，如流氓服务器的IP地址、地理位置和恶意软件的类型和分布。
图形数据库对于网络威胁情报尤为方便，其成功案例包括一系列的政府和商业客户，如恐怖网络映射、流行病雪和绘制复杂关键基础设施系统。图形分析能结合机器学习、图形分析，最终实现网络安全预测。
图形数据库并非新技术，但在过去的二十年里，一些创新让它们在企业环境中更具有实用性。然而，直到大数据分析的需要，图形数据库才得到广泛应用。
为什么图数据库突然如此受欢迎？大数据的价值不仅仅是收集和存储，而且在显示连接和数据节点因果关系方面，能发现和理解行为的模式和各种趋势之间的类型。DARPA的最新合同旨在发展硬件处理器，能够实时显示基金能够实时显示大量看似无关的数据之间微妙而有意义的联系。
鉴于处理量的需要，科学家此前认为不切实际的数据终于可以发挥功效。DARPA称，最新的举措属于分层确定开发（HIVE）项目，其任务是开发一个新的强大的数据计算与处理平台，专门用于分析海量数据。
来源：装备参考，作者：远望智库 乐天
DARPA启动远征作战新概念
研发交互式虚拟环境
近日，美国国防高级研究计划局（DARPA）启动了名为“远征城市环境适应性作战测试平台原型”（PROTEUS）的新项目，旨在研发先进的作战管理、指挥控制软件（BMC2），同时为探索未来远征作战新概念研发交互式虚拟环境，保持美国在未来作战环境中的军事优势。DARPA将在未来3年内为该项目投资约5000万美元。
PROTEUS项目将开发一种新方法，利用以新生能力为基础的系统做成新的游戏机制和软件架构，对城市环境中的联合作战概念进行可扩展评估和探索。
该项目的交付形式是集成软件平台，可实现跨越多个指挥层的任务组织、资源和战术系统、技术和程序的动态自适应组合，在虚拟城市作战环境中评估这些组合的有效性。该平台能够提供增强活力、瞄准和频谱操作以及其他作战功能的系统适应性探索，并开发新的作战理念和战术，满足动态任务需求。
该项目的目标有两个：
首要目标是创建一个可用于个人设备的平台，在作战时，允许跨多个指挥级、自适应组合战场要素。DARPA的项目经理约翰·帕施基斯表示，美国军队必须拥有“灵活、柔性的任务机构”，以“创造惊喜、挖掘优势”，有助于在城市海岸场景的作战环境中保持优势。该项目“旨在扩展远征登陆部队的决策主动性和决策能力”。
第二目标是开发新的交互式、虚拟测试床，使“海军陆战队比对手更快地调整其系统和战术”。这种工具能展示所有领域的资源，并确认使用的最佳组合。
BMC2工具可为高级指挥人员提供可用的实时态势，为整个作战团队提供更多的响应时间。
来源：国防科技要闻，作者：张珂
美国DARPA验证
无人机自主导航技术
【据美国DARPA网站2017年6月28日报道】美国DARPA的快速轻型自主性(FLA)项目近期在美国佛罗里达中部进行了一系列的障碍飞行试验，结束了第一阶段的研究工作。FLA项目的目的是发展用于小型四旋翼无人机的无需人工辅助或GPS的自主导航技术，使用机载照相机和传感器作为“眼睛”，利用智能算法实现自主导航，实现小型无人机快速(约20m/s)自主飞过杂乱建筑和障碍遍布的环境。按照FLA项目的要求，参加试飞的无人机飞行前输入的数据只能是搜索目标相关的数据，可以是上传的数字地图、目标的大致方向和距离以及试验区域的基本地图或卫星图像，操作员给出起飞命令后，无人机只能自主导航通过障碍区域。在为期四天的试飞中，三个研究团队在真实环境下验证了算法的能力和鲁棒性，包括：从明媚的阳光下飞入光线暗淡的建筑内部、感知和规避长满苔藓的树木、在简单迷宫内飞行、长距离飞跃无特征区域。在最后一天的试验中，无人机要穿过一个树木繁茂的地区、一个明亮的停机坪，找到一个光线暗淡的机库，通过敞开的门飞入，并围绕机库内部竖立的墙壁和障碍物进行机动飞行，定位一个作为目标的红色化学桶 ，并飞回起点，整个过程完全依靠无人机的自主导航。
来源：航空工业信息网
快速轻量自主飞行计划
DARPA自动化无人机
对一般人来说，就算是在空旷的户外，操作无人机时也会非常小心，不会轻易进行高速飞行。但据The Verge报道，DARPA（美国国防部高级研究计划局）正在测试自动化无人机，能以45英里/小时（约72公里/小时）的速度避障飞行。
该无人机属于DARPA FLA项目，项目全称是Fast Lightweight Autonomy，即“快速轻量自主飞行”，旨在开发救灾和军事侦探无人机。
到目前为止的演示已经实现了室内高达45英里/小时的速度，同时携带车载摄像头和传感器。国防高级研究计划署（DARPA）已经推出了“快速轻量级自主”（FLA）计划来开发和测试算法，以提高无人驾驶飞行器的能力。最近的测试是在佛罗里达州中部进行了一系列障碍物飞行测试后，DARPA的轻量级自主（FLA）计划第一阶段结束。自主飞行测试是在操作员的监督下进行的，但无需协助或GPS。
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=d0519xab4qb&width=500&height=375&auto=0
FLA程序的目标是探索非传统的感知和自主性方法，这些方法可以在混乱的环境中实现一类新颖的高速导航算法。通过探索，该计划旨在开发和展示小型（即能够适应窗户）自主无人机以高达20米/秒的速度飞行的能力，与操作者无通信，无GPS定位点。FLA计划将展示一系列的能力，从较低的混乱，飞越任务开始，进步到更高的混乱，飞越任务。
该计划侧重于自主性，而不是在飞行平台上，其中“自主”包括感知，感知，规划和控制。正在开发和演示自主飞行能力，使用商业四转台平台（DJI Flamewheel 450机身，带有12“螺旋桨的E600电机和3DR Pixhawk自动驾驶仪）上的定制有效载荷。
FLA计划的初始重点是无人机，但通过该计划的进展可能会应用于地面，海洋和水下系统，这在GPS降级或被拒绝的环境中尤其有用。
来源：支点军事(ID:ZDJS20160801)
DARPA研发新型赛博情报能力
【据c4isrnet.com网站2017年6月23日报道】在原始数据不断以指数增长的背景下，美国DARPA已于5家机构签订合同，将研发基于大数据分析的实时威胁情报能力。
该合同签订于本月初，将致力于研发处理速度比现有技术快1000倍的新型图形分析处理器硬件。除了提高运算速度外，该新型处理器将帮助实现ZB时代的实时分析和可视化。目前，全球有超过12亿个网站，2016年的因特网流量首次超过了1ZB（1ZB=1000^4GB，其规模大约相当于能播放1.52亿年的高清视频数据）。思科公司称，全球IP网络流量在2016年达到了1.2ZB。。DARPA项目经理Trung Tran说：“目前的硬件不适于处理这样的海量数据，而且，随着数据量持续以指数增长，这种不适应将变得更为突出。”
新型处理器将支持称为图形分析或网络分析的大数据分析。这种图形分析是借助图形数据库而实现的。图形数据库（从根本上不同于传统关系型数据库）用节点、边、属性等描述数据点之间的关系，便于可视化展示。其中，节点指各数据点，例如服务器、终端用户设备等；边指节点之间的关系，例如哪台非法服务器正在与联邦政府网络中的哪些合法服务器或终端用户设备进行通信；属性则用于描述节点的某些特征，例如非法服务器的IP地址、地理位置、所发送恶意软件的类型等。图形数据库非常适合描述赛博威胁情报，也有很多政府或商务用例，包括描述恐怖网络、描述复杂关键基础设施系统之间的依赖关系等。如果与机器学习相结合，图形分析有望最终实现可预测的赛博安全。
与DARPA签订合同的这5家机构分别是：英特尔公司、Qualcomm情报公司、西北太平洋国家实验室、乔治亚理工学院和军工巨头诺格公司。
来源：网安动态（ID:WAcyber）
DARPA通过数百万美元的研究计划
推动CAD设计的极限
西门子，佐治亚理工学院，密歇根州立大学(MSU)和PARC被选为DARPA的TRAansformative DESIGN(TRADES)研究计划。
TRADES的目标是开发一种新的数字建模程序，扩展当前计算机辅助设计(CAD)的局限性。TRADES技术将促进创建更复杂的对象，通过3D打印和其他数字技术优化快速的“设计制造”。
西门子NX PLM平台的建模，检测和仿真
“我们已经达到了计算机辅助设计的基本要求”
CAD的能力的扩展在2016年首次实现，当时DARPA发出了对TRADES项目的研究建议的呼吁。 在发布会时，DARPA计划经理Jan Vandenbrande解释说，这种发展的必要性，
我们已经达到了我们的计算机辅助设计工具和流程可以处理的基本限制，需要革命性的新工具，可以从人类设计师那里获得需求，并提出一些新的概念，形状和结构，这些概念，形状和结构甚至可能是逆天的。
现在西门子NX™软件已被选为扩展的基础平台。数十亿的几何形状在一个简单的平台中呈现。NX是西门子的产品生命周期管理(PLM)平台，旨在简化从初始模拟到最终部件生产的生产过程。 它已经被预编程，可以处理各种材料和复合材料，并且具有集成用于增材制造的特定工具。
在TRADES中，这些功能将得到增强，以满足具有数十亿个几何属性的物体，如喷气发动机，燃气轮机，电动机和发电机。
西门子SGT5-8000H燃气轮机，功率为340兆瓦(MW)
PARC研究员和TRADES项目负责人Saigopal Nelaturi解释说：“我们的工作将通过向工程师提供使用简单程序定义设计的工具来增强创建，优化和制造这些极其复杂设计的能力。”
Nelaturi增加了简单的程序将自动优化对象的设计参数，并确定最佳的制作设置。
谈到整体合作，西门子企业技术高级科学家苏拉杰·穆苏维奇博士解释了DARPA集团的优势，他说：“我们的团队提供了一种独一无二的技能组合。”
西门子和佐治亚理工学院的专长在于提供CAD系统的用户体验。此外，西门子提供了丰富的增材制造和材料知识，用于制造3D打印涡轮叶片。
Musuvathy博士继续说道，他解释说，密歇根州在“多学科优化方面具有很强的背景”，而施乐研究与开发部门的PARC将提供“具有广泛商业应用经验的材料科学家”的机会。
TRADES项目是PARC早些时候在2017年宣布的DARPA现有FIELDS(制造与互操作工程，制图，设计和分析)项目的扩展项目。
来源：3D打印在线网
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