神经网络将如何帮助美国军队？
近年来，用于研究、创建和实施人工智能的神经网络和程序很受欢迎。 这些事态发展引起了世界各国军队的关注。 自2017年以来，在军事人工智能系统上花费最多的国家是美国。 考虑到美国军事预算的规模，比世界其他国家的军事预算高很多倍，这没什么特别的。
分析公司 MarketsandMarkets 2018 年对全球用于军事目的的人工智能技术市场的研究表明，早在 2017 年，世界为这些目的花费了 6,26 亿美元（这比尼泊尔这样的国家的年度预算还多）。 该数字是通过将相应软件、服务和设备的销售额相加得出的。 据分析人士称，到 2025 年，全球军事人工智能技术市场规模将达到 18,82 亿美元（介于保加利亚和乌拉圭的年度预算之间）。
这些技术对不同国家的军队很感兴趣。 在俄罗斯，国防部计划建立一个单独的人工智能部门。 成立这样一个部门的时间于 31 年 2021 月 1 日公布。 据俄罗斯政府军工委员会董事会成员米哈伊尔·奥西科（Mikhail Osyko）称，新结构将有自己的预算。 俄罗斯军方计划在2021年XNUMX月XNUMX日前完成该部门的组建。
可编程均匀光纤
神经网络领域的一项发展是可编程光纤，它将传输有关战斗机状态的数据。 这种材料的开发由士兵纳米技术研究所的美国科学家进行，该研究所是著名的麻省理工学院结构的一部分。 据推测，可用于军装剪裁的新型可编程光纤将能够提供广泛的生物特征数据，以监测士兵的状况。
2021 年 4 月初，美国版 CXNUMXISRNET（以网络为中心的战争杂志）的记者就这些发展进行了报道。 这是一份专门的出版物，为联邦官员和国防工业的代表介绍军事技术转型中的问题和趋势，以及可用于军事目的的网络技术。
正如美国记者所指出的，军事纳米技术研究所正在研究的一种特殊的可编程光纤将能够捕获、分析、存储和发布有关战斗机活动的数据。 应该指出的是，这项技术正处于开发的初始阶段——概念测试阶段。
测试应证明创建可存储信息的光纤的可行性。 作为实验的一部分，美国科学家设法将胶片装在布上，以清楚地证明存储大量数据的可能性。 这项工作由美国陆军研究实验室（简称 ARL）监督。
作为这项技术的发展，科学家们希望在光纤中实施算法，这将有助于更快地分析所有收集到的信息。 根据 ARL 的说法，科学突破是创建了一种具有 1650 个连接的整个神经网络的实验纤维。 工程师们创建了 270 分钟的网络，成功收集了一名军人的体外体温数据。 在实验室条件下，由于人工智能的能力，基于温度数据，光纤几乎总是能确定士兵的活动类型。 所得结果的准确率为 96%。
在遥远的未来，科学家们计划在不同方向开发这些技术。 特别是，将开展工作以确保光纤具有存储和产生能量的能力，用于人工智能分析或用于军事设备组的通信系统和传感器设备的操作。
军事纳米技术研究所研究实验室项目主任詹姆斯·伯吉斯认为，这些技术的发展将挽救军事人员的生命。 由于特殊的面料和可穿戴计算机的存在，当无法再以传统方式与他们联系时，制服将能够传输有关战士状况的信息。 在没有看到士兵的情况下，医务人员和指挥部将能够获得有关他的状况的信息：他是否在呼吸，士兵的脉搏和体温是多少。
与此同时，美国开发商并不隐瞒他们正处于旅程的最开始。 所有智能光纤的开发都处于研究的早期阶段。 只有到 2050 年，它们才能对战场产生某种影响。 据伯吉斯称，马萨诸塞州科学家的发展也将能够及时向士兵提供有关他们身体状况的信息。
在信号的帮助下，可以警告士兵脱水、过热。 根据伯吉斯的说法，在战斗条件下，包括肾上腺素激增的情况下，军人总是知道发生了什么，并正确评估他们的生理状态非常重要。
神经网络将帮助指挥官
科学家正在与美国陆军研究实验室合作开展的另一个美国项目是为军事指挥官创建一个可以量化不确定性的工作工具。 使用神经网络的算法将处理大量数据并对其进行分析。 人工智能驱动的神经网络将形成置信度。 最终，这将使指挥官对他们的决定更有信心。
在战斗情况下，这一点尤其重要，因为可能会失去注意力的集中，而在压力大的情况下，人们可能会忽略某些细节和指标，或者反过来高估某些值。 处理大量数据的神经网络和人工智能必须降低决策中可能出错的风险。
同时，神经网络将有助于评估人工智能系统的不准确程度。 评估标准很重要，因为人们需要意识到即使是人工智能也是不完美的。 同时，指挥官将始终能够想象人工智能所做的计算有多正确，以便使用这些数据进行操作并在其基础上做出自己的决定。
同时，许多因素总是会影响战斗中获得的数据的不准确性以及AI在其基础上得出的结论。 首先，数据可以被操纵，敌人可以做到。 其次，接收到的数据可能包含随机“噪声”，这会引入不确定性或违反既定算法。 第三，被敌人损坏的失效传感器会产生不确定性。
为了量化对可能不确定性的估计，美国研究人员正在对军事网络中遇到的可能不确定性来源进行分类。 他们在这方面得到了神经网络的帮助，神经网络非常适合处理大量数据、建立通信和通信。
- Yuferev谢尔盖
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