【Symbiotic Design】DARPA致力于在网络-物理系统设计中将计算机从工具发展为合作伙伴

Original 掰棒子的防务菌从心推送的防务菌 2022-04-11

项目背景

美国国防部（DOD）系统和平台由众多集成的网络-物理子系统组成，这些子系统产生了巨大的复杂性，使其工程设计成为一项艰巨的任务。如今，设计网络-物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）需要拥有合适领域专业知识的熟练工程师团队以及数百种特定领域的工具。在目前的实际操作中，用于设计这些系统的过程主要是手动的，需要较长的设计周期，这通常会导致在构建和测试系统后进行昂贵的重新设计。同时，这个过程中存在很多缺陷：从平衡可预测性和成本效率到在严格时间限制下运行，再到整合来自多个设计团队的不同部分。此外，团队通常仅限于关注已知的设计方法，这样就限制他们创建或识别更复杂的系统替代方案或创新概念的能力。

“目前设计网络-物理系统的方法主要是人工，成本高，效率低，有时需要数十年才能完成，”美国国防高级研究计划局（DARPA）信息创新办公室（I2O）项目经理Sandeep Neema对此表示，“在国防业界内，对可以迅速创建特定系统设计的需求与日俱增。同样，更新和推进大型传统平台仍然是一项挑战。为了支持快速发展的国防环境，我们需要一种加速和简化CPS设计的方法，这种方法可以利用新的机器学习和自动化能力。”

项目概要

据此，8月日，DARPA通过其官网宣布创建“网络-物理系统共生设计”（Symbiotic Design for Cyber Physical Systems ，简称“共生设计”）项目，将智能自动化引入CPS设计过程。该项目将探索基于模型的设计与机器推理、学习相融合，以开发一套核心的人工智能（AI）工具，设计师可以使用这些工具加速从设计概念到开发系统的过程。这些工具将支持知识库和设计语料库的搜索、组合、评估和探索，并将形成一个支持AI的协同设计师，为其人类同行提供真正的设计合作伙伴。

设计语料库已经存在，但梳理它们以找到满足一系列要求的最佳选择是一项艰巨的任务。根据“共生设计”项目，研究人员将努力创建支持AI的工具，这些工具可以挖掘这些知识库，以快速探索更复杂的设计选项和方法。目的是让工具提出多套替代方案，为手头的设计问题构建一个多领域设计空间。通过确定设计选项，AI工具还将帮助确定挑选候选子系统的最佳方式，并将它们集成到一致的设计中，同时确定要解决的任何潜在差距。

AI工具的关键是他们能够观察和学习过去成功的设计和设计语料库。最终，人类与AI协同设计师之间的思想交流将使系统能够根据过去的学习或经验“自动完成”设计。一旦人类设计师选择了设计候选人，AI协同设计师将使用相关的特定领域分析和模拟工具自动评估设计点。

“共生设计”项目是DARPA的AI Next活动的一部分——这是一项为期多年，耗资20亿美元用于投资新项目和现有项目的活动，专注于“第三波”人工智能技术的开发和应用。DARPA认为人工智能的第三次浪潮是能够通过生成情境和解释模型获取新知识的系统的发展。Neema指出：“虽然现有的设计自动化方法为该过程带来了一些好处，但它们主要使用第一波AI或基于规则的系统。这些系统的局限性在于它们依赖于人类的专业知识和不断发展的“如果-那么”（if-then）规则列表。“共生设计”项目旨在采用第二波和第三波AI，将学习与先进的搜索技术相结合，以帮助合成高度复杂的设计。”

除了开发将形成支持AI的协同设计师的工具之外，“共生设计”项目还旨在创建用户友好的界面，以促进人机协同。该项目使用自动化技术和人机界面，旨在通过减少对专业技能组合的需求以及增强专家技能，使更多个人能够访问设计过程。

项目目标及主要工作

综上，该项目设想将基于AI的方法整合在一起，以表现为“AI协同设计师”，实现以下（概念上的）“共生设计”流程：

（1）除了传统的需求规范（如性能和功能目标）之外，人类设计师还通过特定领域的设计工件（如种子设计，设计片段或抽象设计）传达其设计意图；

（2）AI协同设计师，从过去的成功设计和设计语料库中学习，并基于设计问题的明确和潜在规范，提出了一套改进的替代方案，为所考虑的设计问题构建多领域设计空间；

（3）AI协同设计师在人类设计师的帮助下，在设计空间内构建点，通过推断的跨域交互来阐述和扩充设计点，并使用特定领域的分析和仿真工具自动加速设计点评估；

（4）AI协同设计师分析评估设计点的结果并探索设计空间，人类设计师提供设计空间的细化和导航策略。

为了实现该项目目标，DARPA将寻求创新技术，开展以下工作：

•为给定的设计问题生成设计选项；

•为一组选定的设计选项创建模型，以使用特定领域的工程工具进行评估；

•探索CPS典型的高维、多领域设计空间；

•实现人与机器之间的有效合作，以解决复杂的设计问题。