提纲

  • 战术无人机营--一个场景
  • 背景和框架
    • 未来战斗行动的开展
    • 人工智能
    • 政治和法律框架
  • 目标
    • G1:提高日常工作的效率
    • G2: 提高行动能力
    • G3: 解决潜在的能力差距
  • 驱动力
    • DF1: 潜在对手的人工智能能力
    • DF2:作战行动的动态性不断增强
    • DF3: 更少的合格人员
    • DF4: 资源短缺
    • DF5: 信息的数量和密度
    • DF6:信息技术和人工智能发展的动态性
  • 陆军发展的行动领域(FoA)
    • FoA1:现有系统的进一步发展
    • FoA2:新的武器系统和武器装备
    • FoA3:人员/物资的人工智能能力管理
    • FoA4:在培训中使用人工智能
  • 组织结构的行动领域
    • 招聘人工智能专家
    • 军队、研究和工业之间的合作
    • 国际合作
    • 使用测试和实验结构
    • AI数据基础设施和组织
  • 总结
  • 附件:德国陆军概念和能力发展中的实施措施

在军事上有许多行动领域使用人工智能。除了对正在使用的系统进行持续的进一步开发和人工智能鉴定,特别是具有新特性的未来系统将能够从人工智能的应用中受益。日常工作中的人员和物资管理,以及培训,也提供了主要的潜在行动领域。

一个精心定义的政治和法律框架是必不可少的,特别是对于军事力量的使用。因此,目前和将来使用自动化和自主系统必须符合FMoD的政治和法律要求。除了政治和法律方面,从军事角度来看,使用致命性自主武器系统也是一种不可取的、非预期的选择。

人工智能是一种高技术,需要大量的专业知识和开发努力。为了实现这一目标,德国陆军正在寻求与欧洲工业和研究的密切合作。在德国陆军发展的背景下已经建立的技术与能力(TmC)模式正被用作进一步活动的起点。

为了能够充分应对未来所有与人工智能相关的挑战,德国陆军必须拥有合格的人工智能人才。在这方面,联邦国防军面临着来自民用部门的强烈竞争。为了满足短期内的需求,军队正在依靠现有的OR/M&S人员。

目前所有的数据表明,利用人工智能的方法和程序可以大幅提高陆军的效率和效力。为了能够适当地应对即将到来的挑战,必须采取与组织程序和结构有关的措施。因此,"陆军中的人工智能 "立场文件建议为陆军设立人工智能工作台,为陆军设立人工智能开发中心,为陆军设立人工智能数据中心。只有这样才能全面覆盖人工智能领域的创新、人工智能系统的培训和数据的提供。

下文将在附件中详细介绍使早期实现成为可能所需的所有措施。

德国陆军概念和能力发展中的实施措施

2018/2019年,在德国陆军概念和能力发展中心开展了关于人工智能(AI)主题的 "技术与能力 "形式。在一系列研讨会的过程中,根据北约综合作战计划指令(COPD),确定了人工智能在陆军所有能力领域以及武器和服务中的应用,并按行动路线进行分类。下面详细列出了五个应用领域,每个领域都有不同的行动路线。

根据内容和发展的成熟度,这些措施和行动方针的实施是通过CD&E和R&T活动进行的,或者在CPM的范围内通过适当的举措进行。与联邦国防军的能力概况相匹配是至关重要的。陆军概念和能力发展中心负责实施。

  • 1 图像分析

这个领域汇集了基于人工智能的目标识别和分类系统领域的所有活动。这些项目正在逐步建立起一种功能,以模块化的方式扩展陆军的各种保护和效果组件,包括从ISR到基于效果的自动系统。一个重点是将现有的民用方法用于军事目的。

  • 2 战术无人机

这一领域汇集了与不同几何形状的小型无人机系统有关的所有活动。这些活动包括从侦察到障碍物,再到进攻性武器系统。不管是什么活动,重点都是在防御和部署自己的TaUAS的能力。一个重要的挑战是,特别是创造出足够坚硬和强大的TaUAS,使其能够使用被动传感器系统,在非常有限的通信和没有GPS的情况下,在白天和晚上半自主地行动。

  • 3 下一代战斗管理系统(NGBMS)

这一领域汇集了所有侧重于指挥和控制的活动。它既包括实现单一的功能,在适用的情况下,也可以在已经进行的活动中进行改装,也包括将可能用于超战争情况的系统和方法概念化。没有任何迹象表明有任何明显的双重用途。挑战在于对指挥和控制过程的相关部分进行建模,以创建超战可行的指挥和控制组件。理想情况下,指挥和控制过程的一部分可以按照博弈论的思路被描述为一个游戏,这样人工智能就可以在决策支持或指挥和控制的自动手段的意义上使用。MUM-T是这方面的一个关键挑战。

  • 4 材料和基础设施

这一领域汇集了后勤、维护和IT管理领域的所有活动。该行动路线包含了各种可以相对快速实施的措施,并有助于更好地应对当前在支持方面的挑战。许多力争实现的功能正在民用部门以非常类似的形式使用或开发。

  • 5 分析方法

这个领域汇集了各种单独的解决方案,其中人工智能和大数据可以为有关数据分析和优化的经典问题提供支持。数字化和人工智能提供了一个新的质量机会,因为某些问题(识别,......)可以实时和提前解决(也适用于车辆)或技术设备(如防火墙)。

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