美国空军人工智能转型看点
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转自：防务快讯
编译：李晓文
自2018年11月正式运行以来，美国空军创新中心AFWERX始终将重点工作放在人工智能上。AFWERX创新中心首席运营官Dave Harden中校表示，人工智能将以一种不可见的方式从根本上改变空军的运作方式，AFWERX正在采用迭代加实验的方式来发展人工智能。
目前，AFWERX创新中心正在以下4个方面发展人工智能：
自主深度学习：分析大量数据集，以协助预测性分析或预警。
人机协作：使用人工智能帮助人类操作员更快、更好地做出决策。
智能辅助：简化流程并使流程自动化，以有效地辅助各类人工操作。
先进的人机组队：人与无人系统协作工作。
本文将介绍以AFWERX创新中心为代表的美国空军在向人工智能转型中的最新进展。
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将深度学习技术应用于维护E-3 AWACS
在最近完成的一项由AFWERX与五角大楼的国防创新单元（前称为国防创新试验单元，DIUx）合作开展的深度学习项目中，AFWERX的研究人员研究了E-3 AWACS机队10年的补给数据和5年的维护报告，最终发现计划外例行维护中有29％的支出是可以节省下来的。该研究还确定了48个极有可能维护过度的部件，也就是说，这些部件完全没有必要进行如此频繁的更换。
美国空军一直以来都希望通过人工智能来更好地预测维护需求，但直到最近才逐步具备支持这一能力的技术。这一深度学习项目是AFWERX处理过的最棘手的人工智能项目，因为它涉及的都是非结构化的数据和文本。
目前，AFWERX正在努力将该项目扩展到其他机型，如F-16战斗机和C-5运输机，同时努力实现传感器数据的实时整合以便改进算法能力。
第59测试与评估中队运营主管Justin Elliott中校在一次演讲中表示，希望在美国空军的所有现役飞机上使用新的、成本更低且更轻便的数据采集装置。
将人机协作技术应用于飞行员训练
AFWERX正与空军教育与培训司令部（AETC）合作开发空军下一代飞行员培训项目，该项目利用人工智能辅助教官培训飞行员。在项目的初始测试中，“人工智能教练”观察学生是如何学习的，然后提供实时建议，提醒学生哪里做得不正确。如果学生更喜欢通过图形进行学习或者更喜欢首先阅读任务，那么“人工智能教练”可以为该学生生成个性化培训课程大纲。
一共25名学生参加了首次下一代飞行员培训项目课程，其中13名学员只花了原来一半的时间就完成了空军飞行专业大学训练课程。AFWERX任务主管表示，该项目的下一阶段目标是更好地构建数据以根据每个学生的需求定制模拟器想定，并改进监控学生训练表现的生物识别传感器。此外，项目的第一阶段已经利用嵌入虚拟现实护目镜中的眼动追踪传感器来追踪学生的眼球运动，指示学生是否专注于正确的事情。项目的第二阶段希望能够跟踪体温、排汗和心率作为学生压力水平的指标。
2位下一代飞行员培训项目的学生正在武装部队预备役中心的虚拟现实飞行模拟器上进行操作。
将外骨骼技术用于辅助人员机动
AFWERX的下一步方向是通过人工智能协助人类操作，智能外骨骼是其中一个尝试。智能外骨骼类似于“钢铁侠”穿戴的装备，需要算法和软件来实时解释所有外部传感器数据，集成数据，然后再协助人类进行操作。例如，原来需要5位空军士兵才能完成军需品搬运任务，如果使用外骨骼，只需1位士兵就可独立完成所有搬运。
智能外骨骼通过支撑四肢的重量降低肩膀和手臂的压力，能为士兵提供额外的动力和机动性，可使士兵具备大幅超出常人的负荷能力。照片中的外骨骼背心能够为操作人员减轻5－15磅的负荷，帮助操作人员完成各项负重工作如飞机维护。
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将人机组队技术应用于多域作战
AFWERX正在研究先进人机组队技术，包括将无人平台无缝集成进多域作战中。空军参谋长David L. Goldfein将军的3大优先事项之一就是使空军具备在多个域中同时作战的能力。AFWERX已经发出了一项多域作战融合（MDO Fusion）挑战，旨在发现运用人工智能促进多域作战概念的创新理念。
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