為響應國會任務,美國國防采購大學(DAU)通過美國防部贊助的大學附屬研究中心--系統工程研究中心(SERC)與采購創新研究中心(AIRC)簽訂合同,就美國防部雇員(政府文職人員、承包商和現役人員)可獲得的創新和新興技術采用培訓項目的現狀進行研究和報告。來自弗吉尼亞理工大學應用研究公司(VT-ARC)的AIRC研究人員通過文獻綜述、訪談和調查,對該主題進行了全面審查。本報告在廣泛研究的基礎上,介紹了美國防部、學術界和工業界的創新和新興技術采用培訓計劃的現狀,同時具體闡述了國會要求的五個列舉項目。
學術文獻提出,創新是在一個以知識為中心的過程中,在多個系統中認識和實施 "創造價值的東西 "的努力。為了確保本報告與文獻相一致,創新被定義為開發新的或明顯改變的服務、產品、流程、結構或政策。基于額外的文獻審查結果,該團隊開發了一個研究框架,以確定和評估整個部門、學術界和工業界的創新和技術采用培訓計劃。研究小組采用了三部分數據收集方法:公開資料搜索、有針對性的訪談和調查。然后對以下分類變量進行了分析: 培訓類型(DAU,美國防部,非政府),創新階段(識別,獲取,整合),功能區(DAU分類法),以及五類變化代理中的四類(創新者,促進者,領導者和用戶)。然后,VT-ARC總結了這些數據,以確定與研究相關的課程中的潛在差距。
結果表明,傳統學習機會最少的三個職能領域包括承包、生命周期物流以及測試和評估。這些職能部門在創新和技術采用的過程中都發揮著關鍵作用。履行這些職能的國防部工作人員在了解他們在采用過程中的作用以及促進關鍵創新和新興技術整合和運作所需的靈活性方面機會有限。
附錄A中詳細描述了已經開展的支持創新和新興技術的培訓計劃類型,以及提供培訓計劃的國防部和私營部門組織的名單。沒有收集有關參加任何培訓計劃后勞動力表現的指標。另外,沒有發現支持分析采用和創新合同方法與特定培訓計劃之間關系的數據。
最有趣的研究結果之一是,沒有培訓機會整合相關職業領域之間的必要聯系,以提供對新興技術途徑或過程的總體創新的統一理解。這種知識的缺乏影響了獲取的有效性,在訪談中被認為是至關重要的。提供跨組織和跨職能的學習機會將加強對角色和責任的理解,并將改善跨管道的信息流動,打擊 "圓柱形思維"。深入訪談還確定了其他五個關鍵點:流程和政策對采用有很大影響;針對具體差距的定制培訓是必要的;勞動力發展是一個關鍵的推動因素;文化對采用有很大的影響;組織之間的縫隙對創新和新興技術的采用造成限制。
雖然有兩個組織正在積極建立與創新和新興技術采用有關的新課程,但都沒有資源來解決本研究中發現的其他差距。研究小組沒有得到其他組織的課程擴展數據。基于課程開發的滾動性,很可能會有更多的傳統學習機會可用。這也意味著,一些課程將不再提供,幾乎沒有任何警告。
該研究的結論是,由于缺乏一個總體的部門新興技術創新培訓戰略,鼓勵了系統性的優秀個體。因此,許多獨立的組織采取孤立的舉措,根據該部的業務挑戰開發自己的培訓資源分配,有些比其他的更有效。雖然在戰術上很重要,但這些優秀的個體并沒有轉化為整個部門的人員能力,因為各組織之間的縫隙對關鍵的知識轉移造成了障礙。建議由高級領導人制定并倡導一項維和部新興技術過渡培訓戰略,并在整個維和部各層級的支持下進行。
本報告的目的是描述位于加利福尼亞州洛杉磯的美國陸軍作戰能力發展司令部(CCDC)西部陸軍研究實驗室(ARL-West)用于人類與機器人群互動研究的物理測試平臺,并介紹未來利用該測試平臺進行能力和實驗的機會。這是因為19財年ARL的集群項目,這是美國防部資助的研究人類與群體互動工作的一部分。
這里描述的ARL集群項目是ARL的車輛技術局(VTD)、傳感器和電子設備局(SEDD,現在的CCDC數據和分析中心[DAC])以及人類研究和工程局(HRED)的一項聯合工作。我們將集群定義為一組完全或基本自主的智能體,以集體的方式進行互動,以完成一項任務。在我們的工作定義中,我們也會偶爾提到一些場景,在這些場景中,智能體是合作運作的,但不一定是一個集體的整體(例如,當機器人被分配單獨的任務,形成合作目標的組成部分)。這些通常被稱為多智能體或多機器人系統。智能體群體可能是同質的或異質的。
結合團隊成員在車輛技術、傳感器/機器視覺、處理器芯片和功耗、人類因素和感知/認知心理學方面的經驗,我們對人與群的互動有了深入的了解,并推動了建立人與群互動測試平臺。我們合作的一個主要見解是,電源需求、芯片限制和傳感器能力可能會大大影響人類的表現或人類對機器人群或其他多Agent系統的反應,但在人類-自主-群體互動的模型中很少充分考慮這些因素。為了推動研究,并為在這些領域和相關領域的繼續探索奠定基礎,ARL集群團隊在ARL-West創建了一個實體集群測試平臺:集群與人互動性能室內研究平臺(AIRSHIP)。這個測試平臺將允許研究界面、物理限制、人類因素及其相互作用如何影響人類-集群的任務表現和人類心理/生理反應。為了適應廣泛的實驗可能性,該試驗臺可以高度定制一系列的任務場景、自主資產的數量和多樣性,以及固有的和強加的物理約束。
從我們的討論和文獻回顧中,從創意技術研究所(ICT)開發的虛擬試驗臺中,以及從建模工作(例如Humann和Pollard 2019)中得到的啟示,強調了開發一個物理試驗臺以解決人與機器人群的互動研究問題的必要性。在我們設計的測試平臺中,我們旨在實現以下特點:室內、小型、便攜、高度可定制、靈活,以適應廣泛的實驗。
在此,我們描述了AIRSHIP測試平臺的現有能力,并闡明了在目前可用的硬件和軟件條件下,可以在這樣一個物理測試平臺上進行的各類實驗,以及未來可能對測試平臺進行的改進。
一個關于人與機器人群互動的聯盟項目正在由ICT進行,ICT是由南加州大學管理的陸軍大學附屬研究中心(UARC)。該項目正在研究使用帶有虛擬人類發言人的自然語言對話界面,該發言人作為人類操作員和機器人群之間的中間人。在ARL的投入和指導下,ICT創建了一個基于模擬的測試平臺,在用戶與虛擬發言人和機器人群互動時,收集他們的自然語言數據。
基于模擬的測試平臺運行一個虛擬的搜索和救援場景,其中人類用戶指揮一個由無人機和地面車輛(分別為UAV和UGV)組成的異質團隊。在模擬中,一個小鎮受到野火侵襲的威脅,鎮上的居民必須通過利用無人機和UGV的不同方式來拯救。例如,一些居民迷路了,必須被指示跟隨無人機到安全地帶。必須調遣一輛UGV來清除道路堵塞物。除非人類指揮官通過附近的無人機拍下他或她的聲音,并親自與這對夫婦交談,否則無法拯救一對 "頑固的夫婦"。一個虛擬的人類發言人可以作為人類指揮官和自主車輛之間的中介,但人類也可以單獨指示這些資產。野火隨著時間的推移而蔓延,目標是盡可能多地救援城鎮居民。不同的居民和其他挑戰可以隨機分布在城鎮地圖上,并且可以進行修改,以改變可用資產的數量、野火侵襲的速度和方向,并增加進一步的挑戰(如無人機的損失)。人類指揮官使用一個語音麥克風和兩個電腦屏幕與系統互動。一個屏幕顯示虛擬的人類代言人,另一個屏幕顯示城鎮的地圖。(見圖1指揮官的工作區。)如果參與者指定他們的一些無人機提供監視,那么火力的進展在地圖上是可見的。無人機的行為和虛擬人類發言人的行為是由兩個奧茲國的巫師在幕后控制的。該測試平臺的早期版本在Chaffey等人(2019)中有所描述。
圖1 ICT的人-機器人群互動虛擬試驗臺,顯示了野火地圖、模擬無人機和通過自然語言與用戶互動的虛擬人類報告員
虛擬測試平臺有很多優點,包括可移植性、快速修改,在某些情況下成本較低。然而,人類對模擬機器人群的反應與人類對物理機器人群的反應不同。Podevijn等人(2016a,2016b)表明了這一點,與模擬機器人相比,與物理機器人互動時,壓力的心理生理學標志物升高。與較大的群組和較小的群組互動,也產生了類似的模式(Podevijn等人,2016a;Podevijn等人,2016b)。
一個虛擬的機器人群可能看起來與真實的機器人群的虛擬表現相同,只要指揮官不與實際的代理人在一起就可以了。然而,在許多情況下,人類指揮官和其他互動的人將處于戰術邊緣,與機器人代理一起在現場。從這些場景的虛擬模擬機器人群中得出的結論可能不完全代表實際物理機器人群的結論,在物理機器人群測試平臺中復制之前,也許最好將其視為初步結論。
使用物理機器人群測試平臺的另一個原因是為了更好地包括與機器人代理一起工作的現實世界的挑戰--即他們的物理需求和限制。異質組隊模擬很容易對飛行時間、電力使用、機械堅固性、有效載荷能力、相機分辨率等做出不現實的假設。當這些不切實際的假設在模擬中實現時,其結果是無法復制人類與多人合作的許多重大挑戰的情景。我們承認,仔細考慮這些參數可以使它們在模擬中得到更忠實的實現,我們也承認,我們的物理測試平臺不能完全復制所有這些問題。例如,使用微小的、低成本的、可移動的無人機有一個警告,即它們不能在室外飛行。因此,實際的天氣影響不能包括在我們的測試平臺中。然而,我們的測試平臺天生提供了關于飛行時間、電力使用、有效載荷能力、機械堅固性等方面的現實物理約束。
為了不同的實驗目的,已經開發了各種虛擬和物理的異質組隊測試平臺。我們將在下面的章節中強調幾個關鍵的例子。
在本節中,我們提供了一個不全面的概述,介紹了具有多機器人/蜂群測試平臺的研究項目,這些項目可以檢驗人與機器人群的交互性能。全面的回顧超出了本報告的范圍,因此在這里我們只提供與ARL研究密切相關或合作的項目的細節。
用于人與多Agent交互的多功能虛擬現實(VR)測試平臺是加速用戶推理操作、研究和分析(AURORA)-XR界面,該界面正在由ARL為戰場物聯網開發(Dennison等人,2019)。AURORA-XR目前有一個虛擬的城市街區,有一系列的傳感器和代理,可以虛擬地檢測虛擬友軍和敵軍的運動。人類指揮官可以通過虛擬攝像機畫面和虛擬傳感器數據,從視覺空間角度調出不同傳感器和無人駕駛車輛的視圖。這個設置可以在圖2中看到。該模擬可被修改以執行不同的模擬任務,并被建議由HRED用于研究訓練人類在人-代理團隊合作中的相關技能(例如,不確定性量化和視覺空間透視)。
AURORA-XR的一個主要目標是作為一個可視化工具和異地協作工具(通過AURORA-NET),其中不同地點的多個人類可以同時與VR中的沙盤表示進行互動,以參與多領域行動的協作決策。
混合倡議實驗(MIX)測試平臺(Barber等人,2008年)將無人車和攝像機的模擬與操作員控制單元(OCU)界面相結合,如圖3所示,允許用戶控制無人系統。OCU是可定制的,底層的自主性模擬器軟件(無人系統模擬器[USSIM])可用于模擬各種自動化程度不同的任務類型,包括偵察、目標識別和路線規劃等場景。MIX已經被用于各種研究中,用于智能代理的修改的OCU也是擴展研究的主題(Chen和Barnes 2014;Barnes等人2015)。
圖2 AURORA-XR的界面與實例的進給和攝像機角度
圖3 MIX測試平臺的OCU界面
在我們正在進行的工作中(Humann和Spero 2018;Humann和Pollard 2019),我們使用一個虛擬測試平臺來設計人類與無人機互動的適當算法并選擇適當的團隊規模。該工具可以模擬任何數量的人類、四旋翼無人機和固定翼無人機。人類被模擬為具有疲勞和工作負荷的現實效果。人類和自主資產執行監視任務,必須用相機掃過一個場地,以發現可能的危險,如車輛和火災(由固定翼無人機執行),然后對感興趣的點進行拍照(四旋翼無人機),最后分析以評估威脅程度(人類)。從這個分析中,可以從評估現場的整體準確性和速度方面分析向系統添加資產的回報。圖4顯示了模擬的一個例子截圖。
圖4 模擬截圖(Humann和Pollard 2019),顯示三個固定翼無人機、四個四旋翼無人機和兩個操作員合作執行監視任務
在ARL有兩項正在進行的工作,涉及多個分布式智能資產,正在為未來的工作開發測試平臺。第一個是分布式協作智能系統和技術(DCIST)的合作研究聯盟。這個項目將 "創建自主的、有彈性的、認知的、異質的群組,使人類能夠在動態變化的、惡劣的和有爭議的環境中參與廣泛的任務"(www.dcist.org)。DCIST的執行者已經討論了建立一個測試平臺(虛擬和/或物理)來測試智能系統的算法。雖然許多參與的學術機構都有自己的測試平臺供個人研究使用(例如,Pickem等人,2017年),但DCIST測試平臺的一個目標是使來自各合作機構的研究產品得到綜合實驗。
ARL正在進行的第二項工作是一個潛在的測試平臺,用于探索人類與智能系統的互動,將不同的人類互動模式與強化學習相結合,稱為自主系統的學習周期框架(Waytowich等人,2018;Goecks等人,2019)。他們實施了一個模擬,以探索使用人類示范來提高智能系統的能力(在引用的案例中,一個小型四旋翼無人機)。他們計劃繼續研究使用Crazyflie無人機在物理測試平臺上進行聯合互動的強化學習。
隸屬于南加州大學和ICT的研究人員在正在進行的研究中展示了多個機器人的協調行為(Tran等人,2018),同時自主飛行多達49架微型無人機(Preiss等人,2017)。他們還展示了最多三個人和六個無人機之間的用戶互動,這些無人機在房間里相互靠近導航(Phan等人,2018)。
2019年,美國空軍(USAF)要求美國國家科學、工程和醫學研究院進行一項研究,以審查與未來戰術邊緣數據驅動行動能源需求有關的挑戰和機會。因此,國家研究院在其空軍研究委員會(AFSB)的主持下,成立了美國空軍未來數據驅動行動的能源挑戰和機遇委員會。該跨學科委員會的成員都是志愿者,他們被任命為代表這一高度專業化課題的相關學術、研究和操作經驗。本報告是該委員會的工作成果。
正如《2020年國防未來工作組報告》所指出的,"人工智能、生物技術、量子計算以及空間、網絡和電子戰等方面的進步正在使傳統戰場和邊界變得越來越不重要"。報告中的一個重要發現是,需要取得重大進展,通過利用信息技術日益增長的力量,如人工智能(AI)和機器人技術,提高國家安全和競爭力。
美國空軍(USAF)內部正在進行重大努力,以做到這一點。正在研究和試驗產品和工藝技術,并將其納入未來作戰概念和計劃。這一工作的一個重要部分集中在整合行動上,從戰略到戰術,跨越所有的工作。在考慮這些未來作戰概念時,必須提出的一個問題是:實現以知識為基礎的未來的設備將如何供電?
更確切地說,離穩定和永久地點最遠的設備將如何管理其能源需求?和平時期作戰環境的豐富能源供應,在沖突期間可能無法在部隊預測的最遠處--戰術邊緣--輕易獲得。了解與戰術邊緣的持續數據收集、處理、存儲、分析和通信相關的能源挑戰是制定滿足未來戰場競爭的計劃的重要部分。
委員會咨詢了學術界、政府和工業界的技術專家,以確定與戰術邊緣的能源需求有關的挑戰和問題,以及未來為幫助解決這些挑戰而考慮的任何潛在解決方案。為了理解、解決和常規化將能源因素納入作戰能力,需要進行近期、中期和長期努力。本文件中的建議涉及理解這些需求和不滿足這些需求的連帶效應,將數據處理的能源需求納入任務和單位準備評估,以及研究產品和工藝技術以解決節能計算、彈性、互操作性和戰術邊緣能源管理的替代解決方案。這些建議總結如下。
這些建議的核心問題是,在戰術邊緣的數據處理和支持作戰行動的功能上需要多少能源。從根本上說,這個問題的答案目前還沒有全面的了解。有理由認為,一個明顯的建議是系統地分析和記錄與支持這些任務的數據處理有關的能源需求。
在全面分析與戰術邊緣數據處理相關的能源需求的同時,重要的是了解能源可用性和質量對這些功能的影響,以及如果能源需求完全或及時得不到滿足,對更大的任務功能和武器系統會產生什么影響。必須了解戰術邊緣的數據能力暫時或持續失去電力對行動的影響,包括從后勤、管理到對目標的有利影響。單位執行任務要求的能力可能會因為無法收集、處理、分析和交流關鍵數據而大打折扣,從而影響到單位和任務的準備。
實地演習和培訓通常假定在任何時候和任何需求下都有電源。這也是對通信系統、網絡和其他支持性基礎設施的一個標準假設。在前線部署的情況下或在有爭議的戰斗空間中,應該預計到電力和其他基礎設施將成為攻擊的目標,因此將不會持續提供或斷斷續續。損失可能來自于現有的不良商業基礎設施或敵人的拒絕;缺乏維護;缺乏燃料;或人為錯誤。為了模擬一個現實的未來環境,美國空軍必須在訓練和演習中包括 "熄燈 "情況。這些針對戰術單位和動態基地的拔掉插頭的演習可以揭示出與對戰術邊緣任務的數據可用性預期相關的依賴性。
建議3:美國空軍應該對所有現實的實地演習進行“拔掉插頭的演習”,對戰術邊緣數據預期的影響應該被記錄下來并轉達給任務計劃制定者。
建議4:關于戰術邊緣數據能力“拔掉插頭的演習”的結果應被用于修訂和更新任務準備度評估。
目前,計算支持的能源需求,無論是內部還是外部,目前在任何主要武器系統或任務簡介中都沒有定義。先進的信息技術(IT)能力,如人工智能,以及大規模分布的小型設備和通信節點的使用,影響了戰術邊緣的能源需求,并對任務和武器系統的作戰準備和性能產生影響。這些能源需求必須被定義為所有任務和系統的要求。
建議5:美國空軍應將與數據預期有關的能源需求,包括支持和任務或系統內部的能源需求,作為所有任務和系統的明確要求。合同的條款和條件應包括要求具體和完整描述能源需求、類型以及與后勤支持的兼容性的語言。
建議6:美國空軍應明確解決戰術邊緣信息環境的能源最小化、功耗監測和能源生成問題,包括所有小型設備和物聯網能力。
支持與分散在戰術、作戰和戰略層面的計算/存儲功能相關的能源需求所需的人力技能是非常重要的,是成功實施數據驅動行動的一個障礙。美國空軍不具備管理、領導、監督或解決與數據驅動行動相關的能源消耗挑戰的有機人力(已經在組織內的人力)。如果沒有了解整個能源需求的有機人力,包括高度專業化的領域,如射頻(RF)工程,美國空軍可能永遠不會實現加強其行動目標的解決方案,而會使自己遭受大量的戰術、行動和戰略風險。這一人力挑戰包括招募、教育、培訓和優化承包商/軍隊的混合,以及對教育的激勵。
建議7:美國空軍應建立一個人力計劃,招募、教育、分配和培訓軍事和文職人員,以應對與數據驅動行動相關的能源挑戰。
建議8:美國空軍應激勵能源工程師,特別是天線和無線電頻率工程師等專家。
雖然在外國部署的美國部隊的技術互操作性是一個眾所周知的問題,但在開發或采購新的電源或分配系統時,這些問題必須是一個具體的考慮。理想情況下,新系統應該自動適應并與外國環境互操作,很少或沒有機械切換或重新配置。
向部署的部隊提供能源的挑戰因物流而變得復雜,物流往往傾向于簡單而不是復雜,大用戶而不是小用戶。在戰術邊緣,小型用戶在全域聯合行動(JADO)概念下的數據收集、分析和通信方面可能有更大的作用,這將使他們成為大型單位作戰準備的依賴。這對需要分析的聯合或多軍種行動有影響,包括所有軍種在戰略制定上的合作。
建議9:美國空軍應該開發一個經濟效益模型,探索不同能源輸送模式的效用、機會成本、風險和效益。
建議10:美國空軍應探索在戰術性野外演習中實施車聯網(V2G)的相關選擇。
建議11:美國空軍應從能源交付的成本效益和與單一能源來源相關的運營成本的角度考慮能源類型和交付方式的后勤尾巴(例如,使用無人機向小用戶交付電池,而不是傳統的燃料車隊)。
建議12:美國空軍在設計電力系統(超過變壓器)時,應考慮與外國電力系統和伙伴軍事部隊(如北大西洋公約組織)的互操作性,包括某些元素的標準化和 "即插即用 "能力。
隨著數據驅動的行動對作戰概念變得更加關鍵,能源影響應明確成為規劃過程的一部分,包括研究如何減少能源使用、能源來源暴露于敵對活動,以及提高能源復原力。
減少能源消耗的算法和應用空間已被證明是非常有前途的。已經進行了研究,在操作系統層面和應用層面創建能源消耗意識的算法,看來這一工作路線對于減少在戰術邊緣運行的計算系統的能源需求有很大潛力。雖然眾所周知,聰明的算法設計可以產生能源節約,但仍有更多的研究需要進行,以產生實用的和部署的能源意識算法。需要的研究包括將理論算法轉換為實際可部署的軟件。此外,還需要進一步研究近似技術的作用,以減少能源使用,同時不影響準確性。人們還知道,系統如何架構,包括天線類型和傳輸策略等細節,會對能源使用產生全面影響,這意味著對能源的系統性使用的研究將是有益的。這些研究工作可以支持減少信號發射和熱信號的操作安全目標。
建議13:美國空軍應投資于未來與減少能源使用相關的產品和工藝技術的研究,最大限度地減少能源物流風險,并提高與戰術邊緣數據操作相關的能源復原力。
建議14:美國空軍應投資研究在實際可部署的軟件中使用能源意識算法。
建議15:美國空軍應投資開發軟件算法中的近似技術,在不影響精度的情況下有效降低能耗,達到不可接受的水平。
建議16:美國空軍應在現實場景中開展實驗活動,包括各種系統和戰術邊緣單位的部署特點,以指導研究方向和實施潛力。
這些建議為美國空軍提供了一種將能源需求納入未來戰場規劃的方法。如果不對能源需求進行明確的規劃并將其納入作戰準備評估,就有可能發生關鍵的故障,從而對整個相連的戰場產生連帶影響。通過建議來執行所描述的議程將是具有挑戰性的,但其結果將大大改善成功部署下一代技術到戰術邊緣的可能性。
美國防部增材制造戰略(2021年)和陸軍指令2019-29(2019年)(通過先進制造業實現戰備和現代化)表明,軍方正在努力將增材制造融入軍事系統。這項定性研究的目的是探索增材制造技術的進展,以評估增材制造部件在陸軍旋翼飛機上關鍵安全應用的可行性。本研究概述了陸軍飛機關鍵安全項目的鑒定過程,回顧了美國防部和陸軍的增材制造政策,詳細解釋了粉床聚變和定向能處置增材制造工藝,并回顧了一個案例研究。增材制造技術需要嚴格的材料和工藝控制,以及重要的鑒定檢查和測試,以支持陸軍航空的關鍵安全應用。然而,增材制造技術已經成熟,現在該技術已經準備好為關鍵應用生產高質量的復雜旋轉翼零件。
本研究的概念框架定義了研究過程的目標。首先,本研究將提供一個陸軍航空CSI資格認證過程的概述。本研究將簡要討論與AM和航空有關的陸軍和國防部政策,以便為AM在陸軍航空中的相關性提供背景。然后,本研究將提供適用于陸軍旋翼飛機關鍵應用的金屬部件制造的AM工藝研究。最后,本研究將以一個案例來結束,該案例提供了一個陸軍旋轉翼飛機上使用AM部件的鑒定過程的例子。圖1顯示了生產增材制造關鍵安全項目的研究的概念框架圖。
在過去的十年中,美國國防部(DoD)的聯合能力集成與開發系統(JCIDS)受到了越來越多的關注,尤其是其延遲性。由于在采購項目開始前需要驗證需求,國會認為JCIDS過程中的延遲會使采購周期增加幾個月甚至幾年。為了支持國防部對國會關切的回應,采購創新研究中心(AIRC)被要求評估如何提高開發和批準能力要求的效率,并開發一個模型來顯示擬議的替代方案的效果。
在準備這項評估時,AIRC與聯合參謀部和各軍種的JCIDS流程促進者(稱為捍衛者)進行了密切合作。捍衛者的作用是確保文件的質量和遵守JCIDS的現行政策。捍衛者提供了一組有限的數據,說明了為20份海軍贊助的驗證需求文件提供人員和批準所消耗的實際時間。AIRC將這些數據作為平均文件的代表,但對機密文件的內容或復雜性沒有深入了解。AIRC利用所提供的數據模擬了當前的JCIDS流程,發現當前的JCIDS流程在準備和驗證初始能力文件(ICD)以及能力發展文件(CDD)方面平均為852天。
AIRC根據現有的(有限的)數據和其他理想的時間表,研究了三個層次的潛在改進。因此,確定了潛在的時間表改進水平,以減少驗證需求的時間。為了確定改進的幅度是否可以實現,需要進行更深入的分析,與每個步驟的關鍵參與者進行討論,以收集詳細的數據估計,如McManus(2005)價值流圖譜和數據收集表所建議的那樣。
在三個層面上研究了潛在的改進:
1.使目前JCIDS的人員配置過程更加精簡(減少延遲): 在不改變政策的情況下,我們發現,標準的精益流程改進技術有可能將端到端的時間減少25%或以上。
2.改變JCIDS的流程步驟和文件要求: 一個離散事件模擬顯示,將ICD和CDD合并成一個綜合文件(初始CDD與更新)有可能將852天減少到平均444天。模擬顯示,改變JCIDS以更廣泛地使用SOCOM的快速特種作戰快速需求文件(SORRD)流程可以將時間減少到平均309天。同樣,需要更多的研究來證實這種改進的實際影響。
3.利用適應性采購框架1和PPBE預算流程,進一步改變JCIDS與國防采購系統的一致性: 根據文獻回顧和對最佳實踐專家的訪談,確定了值得進一步考慮的想法,以改善JCIDS在 "大A"(如主要)采購方面的情況。這些想法包括擴大認證的文職需求專業人員隊伍,類似于采購團隊中的1101,(以提高初始需求文件的質量和速度),跨職能團隊,基于模型的任務工程和組合管理,采用自動化工作流程管理和AI協助需求編寫和人員配置,以及良好的治理原則。AIRC相信這些想法有可能使JCIDS更快,更多的合作,并與其他 "大A "功能更好地整合。
基于這一分析,AIRC提出以下建議:
A. 采用一個敏捷的JCIDS框架
修訂目前的JCIDS文件和人員配置流程,以適應需求的性質,從每個部門的試點項目開始。對于預計會產生ACAT I規模解決方案的需求,采用綜合CDD流程,通過取消ICD并納入初始CDD(I-CDD)來減少步驟,同時在I-CDD和最終CDD之間保持備選方案分析(AoA)。對于其他需求,在ACAT II或ACAT III規模下,將SORRD流程作為首選流程,與MiddleTier Acquisitions相結合。評估這些試點的結果,并相應地更新JCIDS流程。
B. 簡化JCIDS的人員配置過程
建立一個由利益相關者組成的團隊,對建議1(上一頁)中保留在JCIDS中的人員配置步驟應用價值流圖。讓該小組在幾個JCIDS的例子上 "走流程",收集數據,并使用McManus(2005)的方法簡化流程步驟。在此分析的基礎上,修訂JCIDS手冊和對應的服務。
C. 執行JCIDS的時間表
在聯合參謀部(JS)和各軍種的任務分配系統中,為JCIDS過程中的步驟建立和跟蹤暫定日期,使JCIDS文件與其他重要文件一樣得到高度重視。從這些系統中獲取數據,以便更容易地分析JCIDS,并消除流程限制。
D. 明確需求過程的端到端管理
JCIDS是整個需求過程的高潮,是對 "大A "采購的重要投入。需求過程始于JCIDS人員配置上游的作戰人員需求。更新JCIDS手冊,包括前端服務和COCOM對差距分析的責任。同時,包括最初的文件起草,并規定關鍵利益相關者之間的早期合作,以解決聯合需求。
E. 審查適用于JCIDS的其他想法
建立一支經過認證的文職需求專業人員(類似于1101采購專業人員和財務管理專業人員)的擴大隊伍,以支持軍隊并確保需求文件的初始質量。
轉向持久的需求基線和組合層面的差距分析
擴大跨功能小組的合作
用工作流程管理系統和編寫工具支持需求開發
這些建議顯然超出了與我們合作的守門員的權限,需要國防部需求和采購部門的高級領導人的關注。
據美國防部稱,其競爭對手正在利用信息環境中的漏洞來推進他們的國家目標,并抵消美國作為卓越作戰力量的地位。美國防部在信息環境中的軍事行動在與對手交戰中發揮著關鍵作用。
眾議院第117-118號報告包括一項條款,要求美國政府問責局審查美國防部為領導人和軍人在競爭性信息環境中行動和決策做準備的培訓。在本報告中,美國政府問責局(1)描述了美國防部支持該部門教育和培訓工作的指南,以使領導人在有爭議的信息環境中做出決策;(2)評估了美國防部提供教育和培訓的程度,以使領導人為做出此類決策做好準備。
美國政府問責局審查了選定的美國防部戰略、政策和課程大綱;分析了與進行軍事演習有關的信息;并采訪了了解該部教育和培訓工作的官員。
美國政府問責局建議美國防部(1)制定指導意見,說明在競爭性信息環境中的決策方面的教育和培訓中應納入哪些內容;(2)評估滿足相關教育和培訓需求的必要資源。美國防部基本同意GAO的建議。
美國防部(DOD)關于在競爭性信息環境中行動的指南繼續發展,因為美國防部努力發展和準備領導人做出有效的決策。信息環境--即影響人類和自動化系統如何從信息中獲得意義、根據信息采取行動并受到信息影響的各種因素的總和--正面臨著來自任何地方的對手攻擊和爭奪它以破壞美國防部行動的風險。2017年,美國防部將 "信息"提升為一項聯合職能,并在2019年將信息環境下的全球一體化行動確定為教育的一個特別重點領域。由于對手越來越多地旨在歪曲或損害領導人所掌握的信息,因此關注領導人的決策方法變得更加重要,以盡量減少對軍事準備和成功執行軍事行動的負面影響(見圖)。美國防部繼續采取步驟--如建立一個理論、行動和技術框架--以改善其對日益激烈的信息環境的理解和有效運作。
作為為競爭性信息環境做準備的一部分,美國防部為其領導人提供教育和培訓。然而,美國防部各部門并不清楚在這種教育和培訓中應包括哪些信息環境方面的內容,因為指導意見并沒有規定應包括哪些內容。美國防部官員還報告說,他們的教育和培訓工作資源有限,并指出模擬、基礎設施和人員限制進一步阻礙了這些工作。官員們表示,這些限制阻礙了創造真實的環境,使領導人能夠練習決策技能。然而,美國防部還沒有評估或全面審查各部門對資源的評估。在美國防部制定指導意見和評估其資源之前,它將缺乏保證,無法教育和培訓領導人,使他們為在有爭議的信息環境中做出決策做好準備。
為了回應對戰略競爭對手的研究實力和做法的關注,國防部研究與工程副部長辦公室的基礎研究辦公室要求蘭德公司國防研究所研究美國國防部(DoD)如何對待國際基礎研究合作(IBRC),并為國防部制定建議,以改善其使用IBRC的方式。
國際基礎研究合作的好處包括減少技術驚喜,利用合作伙伴和盟友的投資,獲得不同的資源,并將國際科學思想領袖納入國防部網絡。盡管戰略上的考慮會增加或減弱一些合作的科學效益,但不參與IBRC將以失去機會的形式付出代價。建議包括:(1)為負責IBRC的國防部人員提供知識管理工具,使他們能夠更全面地了解合作機會和考慮因素;(2)改進指導,減少國防部研究人員不必要地選擇不與最佳合作伙伴合作的情況。(3) 考慮如何簡化IBRC的申請和批準程序,(4) 分析國防部授予外國研究人員的贈款規模和數量是否足以使國防部實現其成為首選合作伙伴的目標,以及(5) 對國防部的IBRC工作和流程進行更全面的了解。
第一章
簡介
第二章
方法論
第三章
美國國防部在基礎研究生態系統中的地位
第四章
國際基礎研究合作的科學和戰略考慮
第五章
美國國防部國際基礎研究合作成功的當前和未來挑戰
第六章
結論
附錄A
示例組織概述
附錄B
美國國防部的安全合作與國際基礎研究合作之間的聯系
附錄C
微電子學和光電子學的國際基礎研究合作考慮因素概述
附錄D
與國際研究合作有關的挑戰以及成功的促成因素和阻礙因素
美國防部負責研究和工程的副部長辦公室(Alexandria, VA)成立了美國防部健康和人類表現生物技術委員會(BHPC)研究小組,以持續評估生物技術的研究和發展。BHPC小組評估了具有潛在軍事用途的改善健康和性能的科學進展;確定了相應的風險和機會以及倫理、法律和社會影響;并向高級領導層提供了為未來美國部隊減輕對抗性威脅和最大化機會的建議。在BHPC執行委員會的指導下,BHPC研究小組進行了為期一年的評估,題為 "2050年的半機械士兵:人/機融合和對國防部未來的影響"。這項工作的主要目的是預測和評估在未來30年內與人體結合的機器對軍事的影響,以增強和提高人類的表現。本報告總結了這一評估和發現;確定了該領域新技術的四個潛在軍事用途;并評估了它們對美國防部組織結構、作戰人員的理論和戰術以及與美國盟友和民間社會的互操作性的影響。
美國防部健康和人類表現生物技術委員會(BHPC,弗吉尼亞州亞歷山大)研究小組調查了與協助和提高人類在許多領域的表現有關的廣泛的當前和新興技術。該小組利用這些信息開發了一系列小故事,作為討論和分析的案例,包括可行性;軍事應用;以及倫理、法律和社會影響(ELSI)的考慮。最終,該小組選擇了四個場景,認為它們在2050年或更早之前在技術上是可行的。以下是與軍事需求相關的場景,并提供了超越目前軍事系統的能力:
對成像、視覺和態勢感知的眼球增強。
通過光遺傳體衣傳感器網恢復和編程肌肉控制。
用于通信和保護的聽覺增強。
直接增強人腦的神經,實現雙向數據傳輸。
盡管這些技術中的每一項都有可能逐步提高超出正常人類基線的性能,但BHPC研究小組分析認為,開發直接增強人腦神經的雙向數據傳輸技術將為未來的軍事能力帶來革命性的進步。據預測,這項技術將促進人與機器之間以及人與人之間通過腦與腦之間的互動的讀/寫能力。這些互動將允許作戰人員與無人駕駛和自主系統以及其他人類直接溝通,以優化指揮和控制系統和行動。人類神經網絡和微電子系統之間直接交換數據的潛力可以徹底改變戰術戰士的通信,加快整個指揮系統的知識轉移,并最終驅散戰爭的 "迷霧"。通過神經硅接口對人腦進行直接的神經強化,可以改善目標的獲取和接觸,并加速防御和進攻系統。
盡管直接神經控制所帶來的軍事硬件控制、增強的態勢感知和更快的數據同化將從根本上改變2050年的戰場,但其他三種半機械人技術也可能以某種形式被作戰人員和民間社會采用。BHPC研究小組預測,人類/機器增強技術將在2050年之前廣泛使用,并將穩步成熟,這主要是由民用需求和強大的生物經濟推動的,而生物經濟在今天的全球市場上處于最早的發展階段。全球醫療保健市場將推動人類/機器增強技術,主要是為了增強因受傷或疾病而喪失的功能,國防應用可能不會在后期階段推動市場發展。BHPC研究小組預計,逐步引入有益的恢復性機械人技術將在一定程度上使人們適應其使用。
BHPC研究小組預測,在2050年之后的幾年里,將增強的人類引入普通人群、美國防部現役人員和近似的競爭對手,并將導致既定法律、安全和道德框架的不平衡、不平等和不公平。這些技術中的每一項都將為終端用戶提供某種程度的性能改進,這將擴大增強和未增強的個人和團隊之間的性能差距。BHPC研究小組分析了案例研究并提出了一系列問題,以推動其對國防部計劃、政策和行動的影響評估。以下是由此產生的建議(不按優先順序排列):
1.美國防部人員必須對社會對人/機增強技術的認識和看法進行全球評估。在美國存在一種普遍的看法,即我們的對手更有可能采用美國民眾因道德問題而不愿或不愿意使用的技術。然而,對手對這些技術的態度從未被證實過。引入新技術后的社會憂慮會導致意料之外的政治障礙,并減緩國內的采用,而不考慮價值或現實的風險。對全球態度的評估將預測在哪些地方可能因為社會政治障礙而難以引進新技術,以及在哪些地方對手采用抵消技術可能會更容易被接受。
2.美國領導層應利用現有的和新開發的論壇(如北約)來討論在接近2050年時對盟國伙伴互操作性的影響。這將有助于制定政策和實踐,使部隊的互操作性最大化。機械人技術的快速發展速度對軍隊的互操作性有影響。美國防部要求在北約和其他全球聯盟框架內與盟國伙伴保持互操作性,這就需要努力使半機械人資產與現有的盟國伙伴關系理論保持一致。
3.美國防部應投資發展其控制下的動態法律、安全和道德框架,以預測新興技術。由于這些技術在美國和世界其他國家(盟國和敵國)的發展速度,目前的法律、安全和道德框架是不夠的。因此,國防部應支持制定具有前瞻性的政策(內部和外部),以保護個人隱私,維持安全,并管理個人和組織的風險,同時使美國及其盟友和資產的明確利益最大化。由于國家安全技術的操作化是國防部任務的核心,這些框架的結構應該是靈活的,并對美國國內或其他地方開發的新技術做出反應。
4.應努力扭轉關于增強技術的負面文化敘述。在流行的社會和開源媒體、文學和電影中,使用機器來增強人類的身體狀況,在娛樂的名義下得到了扭曲的和反社會的敘述。一個更現實、更平衡(如果不是更積極)的敘述,以及政府對技術采用的透明度,將有助于更好地教育公眾,減輕社會的憂慮,并消除對這些新技術的有效采用的障礙。一個更加知情的公眾也將有助于闡明有效的社會關注,如那些圍繞隱私的關注,以便國防部人員可以盡可能地制定緩解策略。雖然這不是國防部的固有任務,但國防部領導層應該明白,如果這些技術要投入使用,需要克服公眾和社會的負面看法。
5.美國防部人員應進行桌面兵棋推演和有針對性的威脅評估,以確定盟軍和敵軍的理論和戰術。兵棋推演是衡量不對稱技術對戰術、技術和程序影響的既定機制。探討美國或其對手整合和使用人類/機器技術的各種場景的桌面演習將預測抵消優勢,確定北約和其他盟國組織的互操作性摩擦點,并告知高級軍事戰略家和科技投資者。國防部人員應利用對這一新興領域有針對性的情報評估來支持這些努力。
6.美國政府應支持努力建立一個全國性的人/機增強技術的方法,而不是整個政府的方法。聯邦和商業在這些領域的投資是不協調的,并且正在被中國的研究和開發努力所超越,這可能導致美國在本研究的預計時間框架內失去在人/機增強技術方面的主導地位。在商業領域接近同行的主導地位將使美國在國防領域的利益處于劣勢,并可能導致到2050年在人/機增強領域的劣勢被抵消。為保持美國在半機械人技術方面的主導地位而做出的國家努力符合國防部和國家的最佳利益。
7.美國防部應支持基礎研究,在投入使用前驗證人/機融合技術,并跟蹤其長期安全性和對個人和團體的影響。人機融合帶來的好處將是巨大的,通過恢復因疾病或受傷而喪失的任何功能,將對人類的生活質量產生積極影響。軍事界也將看到影響行動和訓練的能力機會。隨著這些技術的發展,科學和工程界必須謹慎行事,最大限度地發揮其潛力,并關注我們社會的安全。在這些領域的相應投資將致力于減少這些技術的誤用或意外后果。
無人機系統和下一代戰車(NGCV)集成的重點是由美國國防部航空航天教育、研究和創新中心團隊推動的,以支持美國陸軍士兵的項目合作。通過與克里斯-克羅寧格和巴勃羅-古茲曼的雙周互動,與美國陸軍作戰能力發展中心陸軍研究實驗室合作,提出了創造一個盒子的想法,這個盒子可以作為無人機的存儲和平臺,讓無人機降落、起飛,并在航行中得到保護。這項工作的最初目標是開發一個高效和有效的移動無人機平臺原型,供士兵們在戰場上最終使用。計劃是對無人機停留在盒子的蓋子(平臺)上的方法進行多次測試,在盒子里時提供額外保護。
人工智能(AI)有可能給軍事行動的所有方面帶來重大破壞。這項研究開發了一個嚴肅游戲(SG)和評估方法,以提供參與破壞性人工智能技術所需的心態教育。該游戲名為 "Obsolescence",從人工智能和作戰當前和未來狀態的報告匯編中教授向國防部 (DoD) 推薦的戰略級概念。評估過時的教育價值的方法解決了常見的挑戰,如主觀報告、控制組、人口規模和衡量抽象或高水平的學習。游戲提議的教育價值采用前后測試的形式,與人工智能和戰略規劃領域的官方來源和專家建立的基線進行測試。評估包括基于自我報告的學習和測量參與者在游戲后對LO相關問題反應的變化這兩個指標。實驗發現,測量的學習效果和參與者自我報告的學習效果之間有很強的關聯性,這兩個指標都證實了Obsolescence實現了其教育目標。這項研究包括利用評估方法的必要步驟,并為Obsolescence和教育游戲評估領域的未來研究提出了建議。