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美國國防部（DoD）對利用人工智能（AI）增強具有作戰行為的軍事模擬越來越感興趣。本文探討了深度有限神經（DLN）搜索的應用--一種集成了卷積神經網絡（CNN）的博弈樹搜索技術，作為在特定方案下訓練的評估函數，以提高人工智能在生成戰斗行為方面的可擴展性和有效性。利用專為人工智能研究設計的軍事模擬平臺 Atlatl 進行了各種實驗，以評估 DLN 在不同場景下的性能。這些實驗包括測試訓練 DLN 的人工智能組合、評估其在多個對手面前的表現，以及探索環境規模和單位數量的變化。此外，研究還采用了 DeepMind 的 AlphaStar 所展示的聯盟訓練概念，以訓練人工智能模型，避免過度擬合并制定穩健的策略。研究結果表明，在基準場景下，DLN 優于現有的替代方案，但在擴展到更大、更復雜的環境方面仍存在挑戰。這些發現為人工智能驅動的軍事模擬的未來研究與開發提供了寶貴的見解，支持了美國陸軍作戰能力開發指揮分析中心（DEVCOM DAC）正在進行的工作。

本文分為五章。第 1 章概述了研究內容，包括論文的背景、動機、問題陳述、目標、意義、范圍和結構。第 2 章回顧了有關軍事模擬中的人工智能的現有文獻和研究，指出了當前知識中存在的差距，并討論了對抗樹搜索、DLN 和 Atlatl 框架等相關概念。第 3 章詳細介紹了進行實驗所使用的方法和程序。其中包括研究設計、數據收集方法和分析技術。第 4 章詳細介紹了實驗結果，提供了數據和結論。第 5 章對結果進行分析和解釋，與現有研究進行比較，討論其影響，解決論文中提出的研究問題，總結主要發現，討論對該領域的貢獻，并提出未來研究的方向。

圖 2.7. 顯示的是啟用人機交互后瀏覽器中出現的 Atlatl 場景示例。該場景顯示了多種不同的地形和單位類型，以及代表敵對勢力的紅色和藍色隊伍。

本論文探討了如何應用有監督的機器學習技術來提高網絡控制系統（NCS）的性能和可解釋性。無人駕駛系統（UxVs）可通過覆蓋大片區域的延伸偵察任務提供快速高效的目標定位。以協作方式控制一組 UxV 是一個難題，美海軍正在開發的一個解決方案是網絡控制系統行為集成優化（BION）。BION 是一種 NCS，利用部分可觀測蒙特卡洛規劃（POMCP）算法提供接近最優的近實時編隊控制。本文旨在通過使用訓練優良的神經網絡近似關鍵功能，解決 POMCP 算法的某些局限性。神經網絡利用概率技術和顯著性圖提高了可解釋性，同時也提高了處理速度。在基于 ResNet 的不同架構上進行了實驗，并成功地將訓練良好的神經網絡集成到了 BION 中。這項研究拓展了實驗和開發 BION 的能力，從而推動了UxV 的開發和集成。

第二章將討論 BION 的核心功能，以及與神經網絡和顯著性圖譜相關的關鍵概念。第三章將討論實現過程，包括訓練和評估數據、神經網絡架構、神經網絡訓練算法以及生成顯著性圖。第四章將介紹工作成果，包括訓練統計數據和計算出的顯著性圖樣本。第 5 章總結了本文的貢獻以及未來可能的工作領域。

本論文介紹了在 Atlatl 模擬環境中設計、實施和測試人工智能 STOMp（短期優化機動）的情況。通過四個系列實驗，STOMp 的有效性在與各種已有人工智能對手的較量中得到了檢驗。第一個實驗表明，STOMp 的性能比大多數人工智能對手都有持續的提高。STOMp 必須在瞄準對方部隊與確保地形之間做出關鍵選擇。第二個實驗對參數進行了優化，揭示了在不同場景下性能最穩定的算法參數。第三個實驗重點關注其機動能力，強調其比競爭人工智能更有效地穿越障礙的能力，并展示其在不同環境中的機動性。最后，第四項實驗檢驗了它在一個特別構建的場景中的決策過程，在這個場景中，需要在戰場的不同區域同時做出相反的決策，從而展示了它評估局部優勢和做出戰術決策的能力，從而提高了它的生存能力和戰斗力。結果強化了 STOMp 算法，并使人們深入了解了該算法的優勢和局限性。總之，研究結果驗證了 STOMp 是一種適用于軍事模擬的有能力的人工智能。這項研究有助于為軍事模擬開發有效的人工智能。

論文結構如下： 第 1 章簡要介紹了本研究的背景和基本原理。第 2 章探討了過去和當前的戰斗模擬研究。第 3 章深入探討 STOMp 的技術方面，包括其啟發式評估功能和本論文所做各項實驗的目標。第 4 章介紹了實驗結果和主要發現。最后，第 5 章對論文進行了總結，總結了研究成果，并提出了未來研究的潛在改進領域。

美海軍陸戰隊缺乏準確訓練部隊在對抗性電磁頻譜（EMS）內作戰的基礎設施。本文通過開發和原型設計一種工具來解決這一問題，該工具可實時捕獲實時頻譜數據并將其集成到建設性模擬中，從而在訓練期間提供逼真的反饋。研究重點是利用實時、虛擬和建設性環境原則、開源軟件、軟件定義無線電、商用硬件和 Battlespace Simulations公司的現代空戰環境模擬創建一個原型系統。在分布式仿真工程和執行過程框架前三個步驟的指導下，本文詳細介紹了開發原型的系統方法。該原型通過軟件定義無線電捕捉實戰單元特征并將其集成到電子戰（EW）模擬中，從而創建了一個逼真的訓練環境。這種創新方法解決了重大的訓練難題，增強了訓練效果，使海軍陸戰隊能夠在模擬 EW 場景中進行有效訓練。研究的一個關鍵方面是驗證原型是否能夠利用實時 EMS 數據激發建設性的 EW 場景。這項研究為提高 EMS 訓練能力提供了一個基礎性解決方案，使部隊為未來以 EMS 為主導的沖突做好更充分的準備。

第一章概述了整篇論文的結構化信息流，詳細介紹了各章如何應對核心挑戰，以及在有爭議的 EMSE 中加強小單元訓練的解決方案。論文的編排旨在提供一個全面的理解，從背景開始，以基礎概念奠定基礎，通過概念模型的開發，詳細介紹最小可行產品（MVP）、訓練頻譜捕獲工具（TSCT）的創建，最后總結研究結果和未來工作建議。

第二章--背景。本章討論了 EMS 所面臨的挑戰和復雜性。它解釋了 EMS、EMSO、EW 以及小單元目前在有爭議的 EMS 中面臨的威脅。這些基礎性信息為后續章節奠定了基礎，探討了創建真實訓練場的主要障礙，這些訓練場可以復制未來有爭議的 EMS 環境。本章強調了小型單元了解并在有爭議的 EMS 環境中行動的關鍵需求，強調了開發訓練場以提高其在未來沖突中的殺傷力和生存能力的重要性。

第三章--通過 DSEEP 建立概念模型。本章圍繞 “分布式仿真工程與執行過程”（DSEEP）的前三個步驟，記錄了利用電子戰仿真和頻譜捕獲開發訓練場工具的過程。第 1 步-確定仿真環境目標包括論文的初步規劃，概述 EW 訓練中需要通過仿真解決的問題。第 2 步-進行概念分析，包括詳細設計和制定所需的仿真環境和工具要求，以支持目標的實現。步驟 3-設計仿真環境，重點是詳細規劃仿真系統和集成仿真環境。這種系統化的方法可確保訓練場的開發過程徹底有效。

第四章-訓練頻譜捕獲工具。本章詳細介紹了 “訓練頻譜捕獲工具 ”的流程和設計。它概述了利用模擬和實時注入這些模擬的方法，為準確構建逼真的實時 EW 場景奠定了基礎。通過將 TSCT 與 EW 模擬集成，本章展示了如何捕獲實時頻譜數據并用于激發建設性 EW 模擬。

第五章--結論與未來工作。本章對論文進行了總結，包括主要發現和應用經驗教訓的建議。它強調了 TSCT 在訓練場景中的潛在應用，并概述了對未來研究工作的建議。本章強調了繼續開發和測試的重要性，以完善 TSCT 并提高其在小分隊訓練中的實用性，確保海軍陸戰隊能夠更好地應對在有爭議的 EMS 中作戰的挑戰。

本文旨在分析人工智能（AI）在遠征先進基地作戰（EABO）中的應用，重點是作戰和后勤行動。使用 Atlatl 作為模擬引擎，在模擬待命部隊在兩棲環境中分布式作戰所面臨挑戰的場景中測試了多個智能體。測試了每種人工智能在軍事行動臨界值以下開展維持行動的能力，以及在越過臨界值時抵御兩棲攻擊的能力。就腳本智能體而言，事實證明，根據聯合作戰方法對行為進行調整可創造出生存能力更強的人工智能，同時保持其殺傷力水平。就建立在神經網絡基礎上的智能體而言，由于問題的規模和范圍，其性能受到了限制，可能需要進行更多的研究才能顯示出顯著的效果。這項研究是繼續開發 EABO 概念的探索工具，可為繼續完善操作概念提供反饋。

本文屬于建模、虛擬環境和模擬領域。具體來說，它分析了在作戰模型和模擬中使用人工智能（AI）來評估未來潛在沖突場景中的作戰概念。戰爭游戲和模擬為行動的發展提供了寶貴的反饋，檢驗了我們對特定場景下所面臨的環境和挑戰的理解。2019 年，美國（U.S. ）海軍陸戰隊（USMC）發布了新的指南--指揮官規劃指南，將重點轉向圍繞中國在南太平洋帶來的挑戰而開展的防御工作，從而提出了遠征先進基地行動（EABO）的概念（Berger，2019 年）。隨著重點的轉移，有了一個新的機會，可以對我們的概念和想法進行兵棋推演，評估那些能提供最廣闊成功之路的概念和想法。

在軍事領域，兵棋推演的目的是對想法進行分析，找出行動方案的優缺點，進一步完善最終方案。通過在 EABO 兵棋中引入人工智能，可以對概念進行更深入的分析，從而在行動發展過程中獲得更精細的反饋。一旦捕捉到這些數據，對其進行研究就能進一步促進對 EABO 的探索，檢驗我們對過去和未來軍事模擬在同一領域的判斷，并提供信息，幫助圍繞 EABO 和其他目標行動繼續開發人工智能能力。具體來說，通過了解現有人工智能體在場景驅動模擬中的行為，我們可以評估和推斷人工智能可能如何應對更廣泛的模擬（圍繞一個主題場景提出類似的挑戰），以及如何改進人工智能以更好地在其中使用。

本研究探討了政府和國防機構的情報搜索人員所面臨的數據超載問題。研究利用認知系統工程（CSE）文獻中的方法，對情報搜索工作領域進行深入分析。這些見解被應用于設計和評估專門用于情報搜索任務的人類-人工智能智能體團隊的支持概念和要求。領域分析揭示了 “價值結構 ”的動態性質，“價值結構 ”是一個術語，用于描述管理情報搜索過程的不斷變化的標準集。此外，領域洞察力還提供了搜索聚合和概念空間的詳細信息，可將價值結構有效地應用于情報搜索。利用這些發現的支持系統設計可以使情報搜索者在更抽象的層次上與數據互動并理解數據，從而提高任務效率。此外，新的系統設計還可以通過相關的系統提示，促進對大型數據域中未被選擇對象的 “環境感知”，從而為搜索者提供支持。通過支持概念和人工智能團隊實現的 “環境感知 ”有可能解決數據超載問題，同時提高搜索覆蓋范圍的廣度和深度。

圖 4. FAN 領域模型。為了強調整個 FAN 的抽象功能結構和目標互動，圖中模糊了流程塊的細節。詳細的智能搜索功能模型見補充材料圖 S1。

政府和國防機構的情報搜索人員面臨著越來越多的數據和文件，他們需要從中查找或 “發現 ”信息，以獲得支持明智決策的見解。這種情況被稱為數據超載問題，即個人在系統或其他代理的幫助下，難以選擇、組合或綜合所需的數據子集，以完成需要在更大的數據領域進行態勢評估的任務[1]。在這種情況下，情報搜索人員與同事一起利用搜索工具，協同努力從幾乎無限的可用于任務的文件中查找、收集和評估文件，以完成為情報目標提供信息的任務。具體地說，數據超載妨礙了搜索人員識別數據子集的能力，而這些數據子集能提供足夠的細節來滿足情報目標，這對行動任務的完成至關重要。

用于一般情報搜索任務的系統可能會導致數據超載癥狀。具體來說，情報搜索工具會表現出與 “鎖孔脆性”[2] 概念有關的缺陷。這里所說的 “鎖孔 ”是指縮小呈現數據的范圍，將剩余數據分配到更多的隱藏屏幕上。這種呈現方式要求研究人員手動瀏覽和綜合來自多個數據屏幕的信息，以了解搜索的效用。同時，這些現有工具的脆性與它們支持從情報搜索工作領域的數據中提取意義的潛力有關。因此，“脆性 ”產生于搜索工具對信息的狹隘表述。對于需要從大量數據中提取意義的復雜任務來說，這種局限性導致了效率的下降，而這些數據又超出了給定系統的表述范圍。此外，由于情報搜索工作和信息領域的結構復雜，無法充分捕捉和傳達，妨礙了對支持行動所需的信息的理解和管理。這就導致效率低下，搜索人員往往會錯過有價值的見解和與目標相關的數據，同時還要花費更多的時間瀏覽各個屏幕來完成任務。

情報工作領域的搜索所面臨的這些廣泛挑戰構成了本研究要探究的問題，圖 1 的頂部對此進行了總結。圖 1 中還列出了應對這些挑戰常用的術語和縮略語，作為本研究的路線圖。

本文是研究指揮與控制（C2）未來表現形式的四篇系列論文中的第一篇。第一篇論文通過探討未來指揮與控制（C2）系統需要在其中運行的未來作戰環境，為后續研究設定了基線。具體來說，本文探討了復雜性的驅動因素、表現形式和影響，而此前的研究表明，復雜性很可能是這一環境的特征。為此，它討論了 C2 和復雜性等關鍵術語的定義；介紹了未來運行環境中復雜性的一些驅動因素，并討論了這些因素如何對 C2 系統和組織造成新的壓力；研究了分析和理解復雜性的可能方法；并概述了 2030 年代及以后可能產生的一些實際考慮因素。由于本文旨在為本系列的后續三篇論文提供資料，因此沒有全面涵蓋未來 C2 思考的所有方面，包括提出具體建議。

研究問題

• 根據當前的全球社會和技術趨勢進行預測，國防和合作伙伴可能面臨的持續競爭和多領域作戰的作戰環境的性質是什么？
• 基于這種對未來的預測，未來的 C2 系統和組織將面臨怎樣的復雜性；即復雜性的可能來源是什么？
• 考慮到未來作戰環境的這一特點，未來的 C2 系統和組織需要具備哪些條件？
• 未來的 C2 系統和組織需要什么樣的新能力和特性才能有效應對這些需求？

有爭議的定義

C2 沒有直截了當的定義，對于該術語在當代作戰環境中的范圍和相關性也存在爭議。對 C2 傳統定義的批判來自于對 21 世紀有效領導力構成要素的更廣泛質疑。在英國、美國和北約，最近出現了大量與 C2 相關的新術語，并將重點從聯合思維轉向多領域思維。我們的研究將 C2 定義為一個動態的、適應性強的社會技術系統，因此有必要考慮組織、技術和人力要素。

同樣，復雜性也沒有一個公認的定義。學術界對復雜性的研究日益增多，涉及多個科學學科，但缺乏統一的方法或理論框架。一個有用的出發點是區分簡單系統、復雜系統、復雜系統和復雜適應系統。文獻還描述了在這些條件下可能出現的所謂 "棘手"或 "超級棘手問題"。還可以對有限博弈和無限博弈進行重要區分--這是考慮作為復雜適應系統的國家間競爭時的一個有用視角。鑒于這些爭論，我們的研究避開了對復雜性的僵化定義，而是從其關鍵屬性的角度對這一現象進行了 DCDC 式的描述。

復雜性的預計驅動因素

未來作戰環境的特征--以及國防 C2 系統和組織預計將執行的任務類型--具有很大的不確定性，因此任何預測都必須謹慎。盡管如此，文獻指出了各種政治、經濟、社會、技術、法律、環境和軍事（PESTLE-M）趨勢，預計這些趨勢將影響國際體系的演變，進而影響 2030 年及以后的國防行動。這些趨勢包括以下宏觀趨勢

• 日益增強的互聯性、多極化和全球競爭
• 不斷變化的氣候的影響
• 技術變革和數字化的影響
• 傳統和新穎領域的模糊化
• 國際準則和價值觀的轉變。

最重要的是，沒有一個單一或主要的趨勢推動著變化或復雜性；相反，最令人擔憂的是多種因素的融合及其不可預測的相互作用。這種認識為進一步研究這些趨勢影響國際體系復雜性水平和特征的具體機制提供了基礎，從而為在這一領域開展工作的 C2 帶來了新的挑戰。

復雜性的表現

上述 PESTLE-M 趨勢為未來組織應對 C2 帶來了一系列困境和壓力，包括但不限于

• 不確定性
• 模糊性
• 多義性
• 信息超載
• 認知偏差
• 面對瞬息萬變的事件，決策癱瘓或節奏不足
• 難以確保決策（包括人工智能）或信任決策所依據的數據、邏輯和假設
• 難以調動所有必要的權力杠桿，或協調參與制定和執行特定戰略或行動計劃的大量不同參與者（如跨政府合作伙伴、行業、國際盟友、公民）。

此外，無論是理論家還是實踐者，在處理包含非線性動態的問題時，都缺乏有力的措施來衡量所做決定或采取的行動的有效性。因此，很難確切地說未來作戰環境中的復雜性是否在客觀上不斷增加（而不是以不同的形式出現），但對軍隊應處理的復雜任務的政治期望與當前 C2 方法的執行能力之間顯然存在巨大差距。當前的學術理論為決定如何在復雜環境中配置 C2 提供了一個方法工具包的初步輪廓和一些指導原則，但并沒有提供靈丹妙藥。該理論強調審議分析方法，即讓不同利益相關者參與共同設計、借鑒多學科和知識體系的見解，并在分析和決策過程中建立靈活性，以便根據反饋意見不斷迭代和改進的方法。

未來 C2 的實際考慮因素

要應對復雜的自適應系統，就必須摒棄當前的線性 C2 流程和等級結構，盡管在處理非復雜任務和問題時，更傳統的方法可能仍然有用。在競爭激烈的世界中，英國既需要培養能夠對他人施加建設性影響的特性和能力（例如，將復雜性強加給對手的 C2），也需要培養能夠增強自身駕馭復雜性能力的特性和能力。

要影響敵對行動者的觀念、決策和行為，首先要深入了解其 C2 結構、流程和文化。根據這種了解，英國國防需要一套動能和非動能杠桿，對敵方的 C2 施加建設性影響，包括施加復雜性。除了敵對行動者，英國國防部還需要進一步了解如何對 PAG、盟友、合作伙伴、工業界、學術界、公民和對 C2 采取截然不同方法的其他人施加建設性影響。

在增強英國自身應對復雜性的能力方面，未來的 C2 系統和組織必須促進靈活性、復原力以及學習和適應能力等特性。整個決策周期都需要變革。例如，傳感器和通信技術的進步為獲取更多深度和廣度的數據提供了機會，包括有關復雜問題的數據。因此，提高認知能力對于理解所有這些數據至關重要，既要利用人類和機器的優勢，又要減少各自的缺點。要改變決策方法，還需要改變領導風格，以培養更善于駕馭復雜適應系統的決策者。在做出決策或計劃后，提高跨部門或跨層級的能力，在實施階段更好地整合活動或匯聚效應，對于抵消英國的局限性（如在質量方面）至關重要。

同樣，整合也不是萬全的；如果國防缺乏足夠深度的力量和能力，無法在充滿敵意的威脅環境中采取可信行動或維持高節奏行動，那么即使是最高效的指揮控制系統也無法在未來取得成功。此外，還需要采取防御措施以及恢復和失效模式，以阻止或減輕敵方破壞 C2 系統和組織的努力所造成的影響。鑒于所面臨的威脅，以及英國國防可能需要解決的不同形式的復雜問題，很可能會同時出現多種并行的 C2 模式，而不是單一的方法。應對復雜性意味著不斷學習、適應、創新和開放求變。因此，必須從一開始就將效果衡量標準、信號和變革機制納入計劃以及 C2 系統和組織，使其能夠隨著時間的推移不斷學習和調整，以應對各種情況。至關重要的是，未來 C2 系統和組織的設計只是挑戰的一部分--它們還必須得到更廣泛的國防企業緊急改革的支持，以確保獲得所需的使能因素（人員、技術等）。從 C2 的角度來看，這本身就是一個挑戰，因為改變這個企業--一個復雜的適應性系統--本身就是一個棘手的問題。

結論和下一步行動

學術理論家和政府、軍事或工業從業人員對復雜性或復雜適應系統的理解并不全面，而這正是未來 C2 運行環境的特點。雖然文獻提供了處理復雜性的有用方法和工具，以及未來 C2 的一些初步設計考慮，但英國 C2（本身就是一個社會技術系統）的現代化和轉型將是一項高度復雜的工作。這意味著要與不斷發展的作戰環境、不斷變化的威脅和技術環境共同適應，從而進行迭代和不斷學習。因此，最緊迫的挑戰或許是，考慮到 C2 系統在未來面對復雜性時取得成功所需的轉型（技術、結構、流程、文化、教育等）的程度和性質，了解如何在一段時間內最好地引導這一過程。

自相矛盾的是，要克服實現以應對復雜性為目標的 C2 系統所面臨的障礙，可能需要英國國防部已經表現出其所尋求建立的系統的許多特征。面對這樣的循環邏輯，英國國防部可能需要某種外部沖擊來迫使其進行創造性的破壞，或者利用（或不顧）更傳統、線性的 C2 方法來啟動自身的激進改革努力，并隨著時間的推移，隨著變化的到來而進行調整。

美國空軍部對人工智能（AI）徹底改變作戰各個方面的潛力越來越感興趣。在這個項目中，美國空軍要求蘭德公司的 "空軍項目"（Project AIR FORCE）廣泛考慮人工智能無法做到的事情，以了解人工智能在作戰應用中的局限性。本報告討論了人工智能系統在執行兩種常見網絡安全任務（檢測網絡入侵和識別惡意軟件）中的應用，以及分布轉移對這些任務的影響，這種現象會極大地限制人工智能的有效性。當人工智能系統在部署后遇到的數據與經過訓練和測試的數據有明顯差異時，就會發生分布偏移。

本報告闡述了分布偏移的重要性，它如何并確實顯著限制了人工智能在檢測網絡入侵和識別惡意軟件方面的有效性，如何測試和量化其影響，以及如何減輕這些影響。這項工作主要針對大型組織，如總部設施，它們有足夠的帶寬和計算能力來實施人工智能網絡安全系統并定期更新系統。

本報告是五卷系列報告中的第二卷，論述了如何利用人工智能在網絡安全、預測性維護、兵棋推演和任務規劃四個不同領域為作戰人員提供幫助。本卷面向技術讀者；整個系列面向對作戰和人工智能應用感興趣的讀者。

研究問題

• 網絡安全數據集是否受到分布漂移的影響？
• 如何在網絡安全數據集中檢測和描述分布漂移？
• 用于檢測分布漂移的數據集的質量和周期有多重要，這些因素如何影響人工智能的性能？

主要發現

• 網絡安全數據集存在分布偏移問題，尤其是在標準網絡入侵檢測和惡意軟件分類方面。
• 分布偏移有多種表現形式，檢測的難易程度取決于數據集。
• 雖然數據質量對訓練機器學習算法很重要，但數據的新舊程度也很重要。
• 在某些情況下，數據必須是近期的才有用，這就限制了可用于訓練的數據，反過來又限制了人工智能的性能。

建議

• 任何基于人工智能的網絡安全系統都應進行數據集分割測試，以評估隨時間推移的分布變化對性能的可能影響。這些測試可用于估算數據衰減率，而數據衰減率又可用于估算人工智能系統在必須完全重新訓練之前可能的保質期。
• 此外，我們還建議對數據集進行著名的統計檢驗，如 Kolmogorov-Smirnov 檢驗，作為檢測或確認分布偏移的額外措施。

美國陸軍CCDC C5ISR中心的夜視和電子傳感器局（NVESD）的任務是開發低光和紅外傳感器技術，其形式包括空中/車載傳感器、步兵武器傳感器、頭戴式傳感器和顯示器。本文討論了NVESD最近獲得的一個沉浸式測試環境，它能夠為不同的傳感器系統進行虛擬原型設計練習，同樣也能夠作為一個沉浸式環境，檢驗AR顯示的變化以及向人類操作者展示AR信息的方法。該沉浸式環境包括一個 "綠色房間"，由有機玻璃板組成，通過可控的電致發光帶發出綠光。一對攝像機與Vive虛擬現實頭盔（HTC公司）配對，用于形成真實物體和虛擬覆蓋的復合視圖；在沉浸式測試環境中觀察到的任何物體對用戶來說都是可見的，但開放的綠色空間被虛擬環境取代。我們描述了傳感器和AR技術的新系統和模擬用例，描述了這種模擬技術如何能夠嚴格控制經驗場景，對設備特性進行有力的評估。最終，這種模擬將允許士兵在第一個物理原型建造之前體驗傳感器的特性和AR顯示，在采購生命周期的設計階段早期征求寶貴的用戶反饋。

本報告是在 FA9453-19-1-0078 資助下編寫的。首先，提出了兩種數值方法來解決通信和導航中產生的非線性優化問題。其次，開發了兩個關于機器學習模型的解決方案質量和安全性的結果。

該研究項目的目標是開發高效的大規模非線性優化算法，以解決通信和導航方面的數據分析問題。這些問題被公認為在數學上具有挑戰性，并與空軍的利益直接相關。

在資助期間，我們成功研究了兩個研究方向。首先，我們設計了大規模非線性優化問題的最佳一階方法。在這個方向上，我們提出了兩個一階方法，可以對決策變量進行近似梯度更新。這兩種方法都可以解決分散通信的多Agent優化所產生的非線性優化問題。通過將多代理優化重新表述為約束性問題，我們開發的方法可以以最佳梯度/操作者評估復雜度來解決問題。我們開發的方法也可用于解決圖像重建問題。

第二，我們分析了機器學習模型中的解決方案質量和安全問題。在這個方向上，我們完成了兩個研究結果。我們的第一個成果是關于在多集群環境下，從二元結果的條件邏輯回歸模型中計算出來的估計值的屬性。我們表明，當每個單獨的數據點被無限次復制時，來自該模型的條件最大似然估計值漸進地接近最大似然估計值。我們的第二個結果是關于安全的矩陣乘法問題，我們設計了一種準確和安全地進行分布式矩陣乘法的方法。我們的安全協議可以確保在進行這種矩陣乘法的通信過程中沒有任何信息被泄露。