本最終技術報告總結了 2018 年 9 月至 2022 年 9 月期間 AFRL 項目 "嵌入式深度學習和高級計算 "的研發工作。該項目涉及兩個重要的技術趨勢：使用深度神經網絡（DNN）的深度學習正迅速成為許多機器學習應用的首選方法，而網絡邊緣的嵌入式設備正變得越來越廣泛。通過這兩種技術的融合，我們可以看到新一代嵌入式設備的出現，它們可以執行智能任務，如學習未知環境和感興趣的目標、周圍環境的三維映射、執行數據分析以及根據本地數據進行預測。這些設備構成了所謂的人工智能物聯網（AIoT）[1]。

本研究項目研究的基礎技術可促進未來嵌入式深度學習的高效訓練和推理計算系統。研究的主要方法包括 (1) 使用隨機舍入的可變精度分塊浮點；(2) 采用術語量化，將浮點數量化為 2 次冪術語，而不是傳統的均勻量化；(3) 使用特定領域詞匯對預訓練語言模型進行調整；(4) 通過使用恒定帶寬塊的調度最大限度地減少內存訪問；(5) 在算法的協同設計中應用全棧優化、 (6) 為可穿戴計算拆分神經網絡，(7) 設計用于檢測輸入到 DNN 的非分布式輸入的算法，(8) 為高效的 DNN 系統陣列實現打包稀疏 DNN，(9) 為 DNN 的 3DIC 實現設計內存邏輯架構和系統構建模塊，以及 (10) 在內存計算中利用位級稀疏性。

引言

卷積神經網絡（CNN）等深度神經網絡（DNN）實現了深度學習。它們具有多層非線性特征轉換，每增加一層就能提取出越來越好的特征。然而，訓練一個大型 DNN 并在這樣的網絡上執行推理需要耗費大量的時間和精力。對于大型語言模型（LLM）和生成式對抗網絡（GAN）等大型深度網絡來說，訓練成本很高。由于小型人工智能物聯網（AIoT）設備在處理能力、內存占用和功耗預算方面存在嚴格的資源限制，因此在這些設備上進行訓練和推理更具挑戰性。有必要共同設計算法、模型和硬件參數，以便在這些嵌入式設備上執行高效的訓練和推理。在為嵌入式設備訓練復雜的深度模型時，并行處理、管理內存訪問時間表和利用數據稀疏性等高級計算技術至關重要。

本項目旨在針對嵌入式深度學習和推理中的關鍵挑戰開展廣泛研究。例如，我們探索了嵌入式深度學習與基于并行和分布式計算的高級計算之間的相互作用。該項目利用了 PI 在相關領域的經驗，包括他早期在系統陣列以及分布式和嵌入式神經網絡架構方面的工作。我們將在本報告的其余部分重點介紹我們已發表的部分成果。

引言

2020年12月，美國防部長發布了 《美國防部5G戰略實施計劃》。在該計劃中，國防部（DoD）描述了將5G和邊緣計算整合到軍事行動中的重要性，主要是為了其更高的性能、數據驅動的應用以及機器對機器的通信。該戰略為5G能力的開發、實驗和原型設計提供了基準路線圖，同時確保國防部將促進5G技術的發展和采用。該計劃強調了該技術的重要性和新興能力，以及正在進行的具有無限實施可能性的努力。然而，5G和邊緣計算可以實現更多。它是軍方聯合全域指揮與控制（JADC2）概念的關鍵，可極大改善指揮與控制（C2）、后勤、未來武器能力以及大規模作戰行動實施等領域。

隨著《美國國防戰略》引導聯合部隊走向大國競爭的環境，并抵御近鄰對手，JADC2概念已成為統一網絡、傳感器和武器系統，在各軍種、司令部、決策者和作戰人員之間分發信息的基石。JADC2促進了所有領域的統一努力，以利用聯合和伙伴國能力的優勢，為任務指揮官提供快速開發、執行或在殺傷鏈之間轉換的能力，以壓垮對手的防御，使敵人陷入多重困境。圖1顯示了JADC2布局圖，以及所有領域必須如何連接成一個 "作戰網絡"，以促進決策周期。

圖1：JADC2結構圖

此外，空軍還提出了 "敏捷作戰"（ACE）的概念，以應對太平洋戰區的威脅和挑戰。國家已經進入了遠距離的大國競爭領域，指揮官需要有能力根據經驗數據實時做出近乎瞬時的決策。更重要的是，作戰信息和目標數據必須在不同的單個平臺和整個部隊之間無縫共享。已經開始開發所需的解決方案，通過作戰人員在作戰戰術邊緣的開發，實現不同系統和波形之間的互操作性；事實上，這正是最需要創新的地方。

自動戰術瞄準和反火力殺傷鏈系統等有能力連接不同的傳感器和射手，并自主提供近乎即時的目標數據。然而，這些開發中的系統所缺乏的是一個可擴展的集成5G網絡，該網絡與戰場前沿的邊緣計算相結合。這種網絡不僅能讓網絡上的所有單位立即共享信息，還能讓前線戰士之間立即處理數據，而無需將數據傳送回作戰中心供決策者重新發布。隨著指揮權的下放，分布式執行將變得無縫銜接。

5G和邊緣計算

目前，軍方嚴重依賴不同的C2系統，如Link-16、Blue Force Tracker、Riverjack Tracker和Situational Awareness Data Link。此外，已開始利用內華達山脈公司的戰術無線電應用擴展（TraX）等軟件開發連接這些系統的能力，該軟件能夠理解多種軍用標準通信協議并進行通信，從而連接跨域和波形的信息。雖然TraX可以幫助系統 "對話"，但它需要將軟件連接到每個網絡，以創建一個共同的操作畫面，并共享來自不同網絡資產的數據。隨后需要的是將每個人置于同一網絡的前向能力。TraX只是這項技術的開端。

5G是下一代蜂窩網絡，速度比4G網絡快100倍。它是一種能夠創建物聯網（IoT）的網絡，因為它具有99.999%的可靠性、5毫秒的端到端延遲、10Gb/s的峰值數據傳輸速率、500公里的移動性、高能效，并且能夠維持10Tb/s/km2的移動數據量。物聯網本身是一個由聯網設備或系統組成的集體網絡，其技術可促進這些設備和云之間以及設備本身之間的通信。有了5G網絡，美國防部將有能力管理和運營大規模物聯網網絡，提供單位自主權、終端用戶計算、自主系統和更快的延遲速度。

通過5G網絡，視頻、語音、傳感器、目標定位、偵察，甚至步兵武器瞄準鏡等數據的訪問將變得非常容易，而且對任何需要的人來說都是即時的。前線的士兵可以自主、實時地向后方部隊多路廣播他們看到的前方情況。為了實現這種能力，美國防部必須找到新的方法來實現數據流邊緣計算解決方案，或者建立一個能夠提供更多地理分布訪問的網絡。目標是讓軍隊能夠使用邊緣計算，而無需重新規劃現有的基礎設施。采用邊緣計算系統的5G將使網絡連接速度與5G同步，并提供近乎即時的通信。因此，美國防部必須采用邊緣計算技術支持的5G網絡，以創建一個能夠擴展到其龐大基礎設施中的新網絡。

這種令人難以置信的網絡能力與多接入邊緣計算（MEC）相結合，為連接部隊并即時共享時間敏感數據和信息提供了無限的技術可能性。MEC使云服務器能夠更靠近終端運行，從而減少延遲并加快本地處理速度（圖2顯示了傳統云結構與MEC網絡之間的區別）。

圖2：傳統云網絡與多接入邊緣計算（MEC）

這就提供了支持更多時間敏感型應用的能力，并能在戰場最前沿與最終用戶一起立即處理數據。邊緣計算的分散式架構使技術資源更接近數據產生地，減少了響應時間滯后。邊緣計算與5G的大帶寬、超高速和顯著降低的延遲相結合，有望使軍隊充分發揮人工智能（AI）、物聯網、大規模機器型通信（mMTC）、超可靠和低延遲通信（URLLC）、沉浸式現實和自動化等創新的潛力。

聯合全域指揮與控制

解決JADC2的概念問題一直處于軍事創新的前沿。幾乎所有與開發或支持該概念相關的東西都能獲得資金和研究批準。每個人都在研究如何將單項技術結合起來支持JADC2。雖然這是發展未來軍事C2概念的一大部分，但需要將創新從單個 "管道 "能力擴展到重建網絡。5G的真正意義在于其對未來戰爭網絡的影響。更多成本更低、連接性更強、功能更強大的系統能夠在瞬息萬變的作戰場景中運行，這將為該網絡提供支持。此外，5G將把分散的網絡整合為單一網絡，使士兵能夠更清楚地了解自己的位置并做出更好的決策。在后勤和維護層面也將產生積極影響。一旦網絡開發完成，個人技術和軟件就可以重新編程，以便集成到網絡中。

實現這一目標將是一個巨大的步驟，需要軍方創建一個新的網絡基礎設施。與Verizon和T-Mobile等私營網絡合作，可為5G網絡奠定基礎，同時開發創新系統，將該網絡推向世界任何地方。可在前沿基地建立移動5G塔臺，而機載C2平臺，如E-3 AWACS、P-3 Orion、RC-135 Rivet Joint或新平臺，可提供機載網絡擴展或中繼，類似于已建立的戰場機載通信節點（BACN）。其擴展能力與Link-16類似，在視線范圍之外的用戶仍可通過它們之間的中繼器進行通信。

一旦網絡建立起來，所有前向傳感器都可以聯網并相互通信。該網絡將通過所有連接的用戶創建一個物聯網，先進的人工智能將對從前線傳輸到后方決策者的大量數據進行優先排序和列表。這一過程將是無縫和近乎同步的。一旦聯網，后方作戰中心將獲得巨大的戰場態勢感知能力，從完整部隊的位置到前線無人機（UAV）的視頻畫面，甚至是M1艾布拉姆斯坦克的瞄準畫面。對射雷達會自動向飛機發送目標數據，飛機可以發布它們看到的目標，這些目標會出現在離它們最近的地面部隊中。前方觀察員可以標記目標，同時立即將數據推送給在其領空內自主飛行的徘徊彈藥。飛機將能夠通過與其他飛機的近距離傳感器輕松地進行自我沖突。安裝在火炮表面的傳感器可以在空域內創建禁飛區，因為飛行員將能夠看到在空中飛行的單個彈藥。5G和邊緣計算可創建mMTC和URLLC網絡。

無論哪個分支機構、單位或系統，5G都將使一切能夠相互 "對話"。只有不兼容的5G系統才需要TraX等系統。TraX可以轉換來自不同平臺的無線電頻率，并將其轉化為5G信息，就像它可以將藍色力量追蹤器的位置信息發布到Link-16上一樣。這種將傳感器無縫、自主地連接到射手的能力將大大縮短軍事瞄準和決策過程，從幾分鐘縮短到幾秒鐘。聯合部隊指揮官將全面了解其所有資產和單位的態勢。海軍驅逐艦將有能力與陸軍前線觀察員進行通信，空軍部隊將能夠在同一聯合作戰中心的監督下與海軍陸戰隊炮兵進行通信。前方偵察機將有能力定位縱深目標，并將目標數據傳遞給途中的多管火箭炮系統（MLRS）。一旦多管火箭炮系統到達ACE機場，就能立即向目標開火。這是JADC2在5G網絡上的近期能力。

敏捷作戰部署

為支持JADC2，空軍正在試驗基于5G網絡互聯的游牧和移動分布式C2車輛的彈性C2。這種移動C2能力經過測試，證明能夠為指揮官提供JADC2概念的解決方案。一個關鍵要求是接收和傳輸來自任何軍事來源的數據，無論平臺如何。由第1聯合特種作戰航空分隊（1st JSOAC）開發和測試的多域作戰管理小組（MBMT）是一種經過驗證的即插即用移動C2系統，可整合不同的網絡并創建一個物聯網，使不同的平臺能夠相互 "看見 "并進行通信。此外，該系統還可為指揮官創建一個共同的作戰畫面，否則，該畫面不會包括所有資產，而且延遲時間較長，可能會影響決策者。通過將這一移動C2系統集成到5G網絡中，再加上邊緣計算，美國防部將擁有強大的JADC2能力，可將其覆蓋范圍擴展到戰場上的任何地方，同時足夠靈活，可在威脅時限內執行任務，并通過移動性和較小的占地面積提高生存能力。

空軍的ACE戰略是C2的下一個障礙。ACE是一種在威脅時限內執行的主動和被動機動作戰方案，在產生戰斗力的同時提高生存能力。ACE是一個支持JADC2的作戰概念，但需要軍方全面重新審視C2、后勤、進攻和防御能力系統。它將作戰從集中的有形基礎設施和基地轉移到由較小的分散地點組成的網絡。集中指揮、分布控制和分散執行為ACE的C2提供了框架。通過在每個分散地點建立一個集成的5G網絡，這種C2框架是非常容易實現的。

通過5G網絡，指揮官可根據具體情況制定一攬子部隊計劃，并將其從一個基地機動或重新分配到另一個基地，同時將所需的后勤支援任務分配到同一地點。例如，如果一名指揮官需要4架轟炸機和6架攻擊機，任務命令將通過5G網絡發送，并由每個部隊的系統接收，盡管只有那些被委派任務的部隊才能看到。在網絡中，這些飛機系統有一個配對的后勤包，無論它們飛到哪里都需要。這些后勤包同時被訂購到同一地點，5G智能倉庫技術自動提供所需的維護和設備支持。與5G網絡綁定的運輸飛機將不斷廣播其位置、貨艙、路線和運輸時間。與之前的步驟同時，所需的設備和支持將被分配到最合適的運輸方式，以到達部隊包裹的前方基地。

對后勤的影響

ACE概念所需的能力發展和可能被忽視的復雜問題是為分散地點的快速部署部隊開發、支持和維持可擴展的后勤包的能力。德懷特-D-艾森豪威爾說過："你不難發現，要證明戰斗、戰役甚至戰爭的輸贏主要是因為后勤。ACE將對軍隊現有的后勤系統構成巨大的挑戰和壓力。轉型和自動化后勤將滿足ACE概念的要求。除了預先部署物資包和利用商業手段外，軍方還必須開發可量身定制的后勤物資包，并將其分配給所支持的一攬子部隊。隨著分散地點的數量在更廣闊的作戰區域內不斷增加，維持計劃和系統也應能夠擴大維持行動的規模。一旦建立了5G網絡，為多個地點快速移動的部隊包提供支持的后勤工作將幾乎實現自主化。

實現這一目標的第一步是在軍隊的維持倉庫內建立5G網絡。盡管邊緣計算和5G在后勤和供應鏈中的應用還不夠廣泛，但它們將成為成功組織未來基礎設施的一部分，因為它們能提供更強的計算能力、性能和可靠性，以支持倉庫自動化和自動物料處理等領域。這種自動化包括資產跟蹤和追蹤，以避免供應鏈中的數據盲點，并消除系統停機時間，以避免損失和故障。私人使用情況已經表明，5G在制造業中的應用已經實現了先進的遠程工業機器人技術、能耗更低的遠程控制工廠運營以及實時數字工廠管理，以確定產能、跟蹤生產和優化運營。同樣的制造能力也可應用于復雜的軍事后勤領域。

海軍陸戰隊已經在試驗用于車輛存儲和維護的5G智能倉庫技術，這種能力可以集成到ACE概念中。 據美國防部稱，目前的5G倉庫實驗重點是提高倉庫運作的效率，包括接收、存儲、庫存控制和跟蹤、發放和交付。通過物聯網以及mMTC和URLLC的功能，JADC2可通過完全自主的后勤系統得到支持。mMTC和URLLC為自動駕駛汽車、智能城市和工業自動化構建了網絡框架，所有這些都可用于美國防部的后勤網絡。一旦指揮官了解了實現其目標所需的一攬子部隊類型和位置，就會向網絡發布命令，要求這些資產就位。

特定兵力包的移動將通過機對機通信實時觸發后勤和補給包，該通信完全基于發布的命令和輸入到領航飛行員航空電子設備中的計劃飛行路徑。然后，該一攬子計劃只需在集中指揮層面上獲得批準，但復雜性已經完成，后勤團隊和供應系統在獲得批準后將自動接收任務命令。在網絡內，這些資產將有數據標識符，有一個共享的后勤需求清單。如果清單上的物品在增援地點無法獲得，后勤網絡就會啟動。如果需要更多物品來維持，5G倉庫將自動收到通知，倉庫內的自動駕駛車輛將開始將物品碼垛，并啟動裝運流程。在訂單發布后的幾分鐘內，支持新部隊的所需物資就會被處理并運往新地點。如果單個倉庫或單位沒有足夠的供應，系統會自動向能夠提供供應的相鄰單位發送信息。在后勤系統中利用這項技術的可能性是無限的。

未來武器能力

除了JADC2的進步和能力之外，5G和邊緣計算將為未來武器技術的開發和應用提供極大的優勢。5G和邊緣計算將推動監視和態勢感知技術的發展。無人機可實時傳輸照片和視頻，并利用人工智能創建近乎實時的數字三維地圖，從而提高態勢感知能力，使領導者能夠做出更加明智的決策。指揮官可以使用從現場物聯網傳感器收集數據的平臺，并利用人工智能將數據處理為可操作的見解，為決策提供依據。所有這些都可以與網絡武器相結合，在戰場上產生立竿見影的效果。

空軍的新型B-21遠程轟炸機是首批在 "系統家族 "中運行的資產之一，該系統將在作戰期間伴隨飛機運行。盡管目前對其具體內容知之甚少，但它可能包括自主協作平臺，如與飛機并肩飛行并為其提供支持的無人機。5G傳感器和邊緣計算將使該系統能夠完全自主，并在其內部和與外部障礙物之間消除沖突。巡航彈藥是一種自主平臺，其操作類似于無人機，可長時間飛行，唯一目的是發現和打擊敵方目標。它們可以在地面發射，也可以搭載在支援飛機上，在需要時發射。空軍正在繼續投資這種被稱為 "協同作戰飛機"[24]的能力。

空軍正在繼續投資這種被稱為 "協同作戰飛機 "的能力。

除協同作戰飛機外，通過mMTC和URLLC，軍方還可利用網絡彈藥實現大規模近瞬時自主打擊能力。這些遠程彈藥將有更長的閑逛時間，并能自主飛到戰場前沿附近的空域協調區（ACA），同時與ACA內的其他彈藥通話，以保持飛行中的互不干擾。從該協調區，它們將不斷接收來自網絡內前沿傳感器、士兵、無人機、雷達等的目標數據。具備網絡功能的武器將允許通過多種類型的平臺進行空中或地面發射，并立即攻擊目標或進入指定的閑置區域，以備未來交戰。

在師和旅的空域內規劃的 "ACA "網絡化閑置彈藥將為地面威脅提供即時的動能響應。從鄰近行動區攜帶這些彈藥的機載資產也可將其武器發送到鄰近閑置區，供鄰近部隊使用。該武器的5G自主性還將自動消除與其他跨境彈藥的沖突，包括地面火力。炮彈將安裝小型傳感器，提供炮彈在網絡中的位置，并允許同時使用地面和空中火力支援，大大降低自相殘殺的風險。

一旦前方目標被傳感器識別，數據將立即發布到5G網絡。擁有終端用戶設備的前沿控制人員，結合瞄準軟件和TraX，將立即在地圖上看到目標列表，并立即使用可用的閑散彈藥。一旦確定了優先目標，控制人員就會批準使用閑散彈藥離開ACA。彈藥正瞄準正確區域的信息被推送給控制員，并通過按下按鈕下達交戰的最終命令。目標被摧毀，整個過程在識別目標后幾秒鐘內完成（圖3進一步詳細說明了這一過程）。

圖3：5G網絡支持的巡航彈藥概念的實現

協同作戰飛機和具備網絡功能的巡航彈藥僅僅是戰場武器無限可能性的開始。未來的戰場網絡將成為一個有生命的實體，通過其廣闊性和成千上萬的互聯平臺提供網絡延伸，使其難以被干擾。未來的現代戰爭將要求在數秒內而不是數小時或數分鐘內做出決策，要在C2內實現這種能力，需要分散和近乎自主的執行。軍隊的物聯網將成為其戰勝對手的最大優勢，并創造出一種聯合火力能力，為彌合不同數據鏈架構上傳感器和射手之間的連接差距指明了前進的道路。隨著這種新生能力的應用不斷完善和發展，它將開始納入更多的傳感器和更多的武器系統。

結論

為了提高JADC2、ACE、自主后勤和未來武器的能力，軍方必須開始發展部署系統的能力，以創建前沿5G網絡。軍方面臨著更嚴峻的技術挑戰，因為需要在戰場前沿部署5G能力，而戰場前沿幾乎不存在任何5G基礎設施，而且很可能受到敵人的蓄意射頻干擾或其他類型的干擾。與私營企業的合作對于在美國防部框架內實施5G網絡的各個方面都至關重要。與包括5G微電子制造商、電信公司和應用開發商在內的全球行業領導者合作，對于在前沿和艱苦地區創建新的5G網絡至關重要。一旦具備在世界任何地方建立5G網絡的能力，該網絡所提供的可能性將為當前的任何對手帶來巨大的戰略和作戰優勢。

美國防部采用了部分并行的開發流程，其中部分（或全部）開發活動至少有部分重疊。這意味著，當各軍種為同一目標進行創新時，他們在設計流程和系統的同時也在開發概念。這增加了創新過程中各軍種之間交叉協調的難度，并且由于多個單位花費資源開發相同的系統而增加了成本。為了有效實施JADC2這樣的新概念并整合新興技術，美國防部必須首先重組其開發流程，減少研究重疊和成本。在單位甚至分支機構層面的開發可能會造成能力或組織上的偏差和不足，因為他們對 "全局 "考慮不夠。這種新的開發理念將是全面掌握5G和邊緣計算能力的第一步。

作者

Molinari上尉是北卡羅來納州自由堡第一聯合特種作戰司令部的聯合火力規劃師。

作者正在研究分布式雷達在穿墻感應中的應用。這項技術的預期操作場景是在建筑物外的（安全）遠程距離內探測和識別建筑物內的人員和武器裝備。本研究使用的雷達結構和信號處理算法類似于美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）實施的埋藏和隱蔽表面目標探測的設計；目前的雷達發射和接收頻率更高。

在這項研究中，實驗是在ARL的阿德爾菲實驗中心（ALC）507號樓（"沙盒 "區域）進行的，使用的是室內低金屬兩層夾板結構。用來測試分布式雷達的受控環境與用來測試ARL針對電子目標的諧波雷達的低金屬環境相同。

圖1 步進頻率雷達收發器：(a)賽靈思的RFSoC與Alion/HII的雷達固件，以及(b)定制的發射器/接收器（Tx/Rx）濾波器和放大器PCB，由28VDC供電

結論及后續工作

本研究中收集的數據表明，在低矮的金屬建筑中，相互成直角的天線對能夠探測到多個移動目標，而這些目標從建筑外是看不到的。隨時間變化的距離圖顯示了目標所遵循的路徑；在一個頻道中跟蹤的目標路徑的模糊性可以通過在另一個頻道中跟蹤同一目標來緩解。仍需努力將同時收集的數據的IQ振幅一致地結合起來，以解決多個目標。一個目標是在二維（下行和上行）圖像上繪制目標位置，也許是以視頻動畫的形式疊加在場景的俯視圖上（即被成像的建筑物的典型平面圖）。在對移動目標進行成像時，發射器和接收器天線的雙穩態配對是否具有優勢（與標準的單穩態發射器天線配對相比）還有待確定。

FAST項目（基于智能體的系統基礎技術）是一項為期三年的研究和開發工作，與位于紐約州羅馬的空軍研究實驗室簽訂合同。該項目從一開始就由美國海軍贊助，在項目的后期，美國空軍也做出了額外的貢獻。

該項目的主題是探索新的建模方法和基于模型的軟件生產技術，以提高所開發軟件的質量，同時縮短開發時間，提高設計的可重復使用性。在模型驅動的軟件和系統開發，以及海軍的任務工程有很大的相似性。傳統上，這兩個過程都是以自下而上的方式開發，而自上而下的方法則更有針對性和前景。這種自上而下的方法的最初步驟必須是一個概念模型，概述基于一組給定事實達到預期目標所需的所有（概念）決策。對于任務工程來說，這個決策建模器有助于確定所有需要做出的關鍵決策，以及相應的任務，以便規劃和執行一個成功的任務。對于軟件或系統工程師來說，決策建模器概述了設計中的系統的關鍵語義和相應結構。雖然存在對系統工程的建模支持，在某種程度上也存在對軟件工程的建模支持，但沒有任何工具支持將決策建模器作為系統或軟件設計模型的一個完全集成部分來建立。因此，由于其根源在于系統建模語言（SysML），任務工程也缺乏決策建模能力。

我們通過為統一建模語言（UML）建模工具MagicDraw（又名Cameo）開發決策建模器能力，作為一個可加載的插件，與商業上可用的插件，如SysML、UAF等兼容，縮小了這一差距。決策建模器實現了決策模型和符號OMG標準所定義的決策需求圖的增強型變體，但在其他方面偏離了OMG標準，以提供更復雜的決策表達建模、決策仿真能力，以及與SysML（v1.x）的無縫集成能力。為了在更大的仿真場景中進行協作，我們為MagicDraw開發了第二個插件（名為SimCom），允許決策建模器的仿真能力與外部仿真系統（如高級仿真、集成和建模框架（AFSIM））之間進行實時協作。SimCom插件實現了一個受 "高級架構"（HLA）仿真協議啟發的輕量級協議。我們用決策建模器和AFSIM之間的協作場景展示了這種能力。

雖然決策建模器的工作使我們偏離了開發時間和空間（4D）、基于模式建模方法的最初計劃，但我們的深入合作和對SysML v2的貢獻，在很大程度上彌補了這一點，提交給OMG。SysML v2已經達到了與我們最初計劃的相似的4D特征。在SysML v2環境下重建決策建模器將是一項有趣和有益的任務。除了參與SysML v2的工作，該項目還在其他幾個OMG標準的開發中起到了主導作用。

方法、假設和程序

相關標準及技術

許多建模方法包括隱含或嵌入的決策制定。這些建模案例有流程圖、活動圖、業務流程模型等等。決策建模作為一門專門的學科是比較新的。對象管理小組創建了決策建模和符號（DMN）規范，最初是為了使BPMN1業務流程模型中的決策更加明顯，并支持更詳細的決策過程。這段歷史的缺點是，DMN現在與BPMN的關系非常緊密，尤其是在元模型層面。因此，DMN，不能直接與UML或SysML集成。為了使DMN風格的決策建模與UML和SysML模型協作，特別是使現有的UML建模工具能夠進行DMN風格的決策建模，必須創建一個決策建模UML配置文件，與DMN元模型密切相關。

目標建模環境

決策建模器的開發和目標部署平臺是MagicDraw 19.0 SP4版本。MagicDraw（也被稱為Cameo）是一個UML建模工具，由No Magic公司開發和銷售。No Magic最近被Dassault Systèmes收購，Dassault Systèmes將繼續進一步開發和銷售這個工具，可能會用不同的名字。

MagicDraw是一個用Java實現的UML建模工具。它支持并使用一個插件架構來擴展其建模能力，涵蓋其他基于UML的建模語言和方法，如SysML、UAF和其他。一個OpenAPI工具箱可以用來支持自定義插件的開發。

圖 2 - MagicDraw（又名 Cameo）環境中的決策建模器

決策建模器和SimCom通信引擎是由FAST項目為MagicDraw開發的兩個定制插件。SimCom插件沒有任何先決條件，而決策建模器插件的功能需要SysML和Alf插件的存在。由于UAF是基于SysML的，決策建模器也可以用于基于UAF的企業模型。決策建模器和SimCom插件的安裝程序都與MagicDraw資源管理器一致。

標準制定

雖然在整個FAST項目中開發的技術是朝著符合相關標準的方向做出的最大努力，像OMG規范的元對象設施（MOF）、統一建模語言（UML）、系統工程建模語言（SysML）等；或者像世界網絡聯盟（W3C）開發的網絡本體語言（OWL）、資源描述符框架（RDF）或其他，但我們自己也大力參與了新標準的開發，即在對象管理小組內。

雖然標準的制定是繁瑣的工作，但它的回報是許多好處。某一主題的標準化要求它處于該主題發展的第一線。這項工作通常是在研究實驗室或高級開發部門的隱蔽處進行的。然后，標準化要求開發人員開放并與世界各地同行討論該主題，這在所有案例中都是有益的。

在FAST項目期間，我們參與了對象管理小組的幾個標準化任務。所有這些任務都是在FAST項目之前的某個時間開始的，但這些任務的持續工作和討論為FAST項目提供了重要的投入和科學效益。我們所參與的任務是： MOF到RDF的轉換，元模型擴展設施，系統工程建模語言第二版，智能體和事件元模型，以及不確定性建模的精確語義學。另見本文件后面的標準化活動一章，以及項目技術報告（CDRL A010）中的相應章節。

決策模型

決策模型由兩類元素組成：主動和被動元素。

• 主動元素是決策元素，它在模型執行過程中影響模型結果的整體結果（最高目標值）。根據OMG DMN規范，這些主動元素被定義： Decision、DecisionService和BusinessKnowledgeModel。

• 被動元素不包含任何決策邏輯，因此不直接影響模型的結果。它們可能需要協助連續的活躍元素之間的信息流，或者注釋決策模型。OMG DMN規范定義了以下兩個被動元素： InputData和KnowledgeSource。

我們決策模型的所有元素，無論是主動還是被動，都有相同的基本結構：它們將接受一個到多個輸入，稱為 "輸入事實"，并產生一個單一的輸出，稱為 "結果事實"。所有的事實都可以是單值或復值，在這種情況下，它們是單值的結構。

機器人是一個具有挑戰性的領域，需要軟件和硬件的融合來完成所需的自主任務。任何工作流程的關鍵是在部署到生產環境之前對軟件進行自動構建和測試。本報告討論了美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）的無人自主車輛軟件研究平臺MAVericks的軟件開發過程中使用的持續集成/持續交付工具的重要性和創建情況。這個工具在ARL進行的快速研究和開發中起著至關重要的作用--包括模擬和嵌入式硬件目標的自動構建測試，以及驗證軟件在環模擬中的預期行為。

持續集成/持續交付（CI/CD）是軟件開發中常用的工具，用于自動構建、測試和部署代碼。這個工具對于提高研究的速度和效率至關重要，同時確保在增加或改變新功能時功能不受阻礙。在CI/CD之前，軟件開發過程是具有挑戰性的，隨著越來越多的合作者修改代碼庫，任何新的開發都有可能破壞現有的功能--比如代碼不再構建，自主行為和故障保護裝置不再按預期工作。

本報告重點關注美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）的MAVericks無人自主飛行器（UAV）軟件平臺的CI/CD集成，該平臺建立在開源平臺ROS2和PX4之上。ROS2是一套用于構建機器人應用的軟件庫和工具，而PX4是一個強大的無人機飛行控制軟件。利用這兩個平臺，MAVericks是一個專注于敏捷飛行的大型合作項目，在模擬和機器人平臺上都能發揮作用。MAVericks的目標是在ModalAI的VOXL和RB5硬件平臺上運行，因為它提供了尺寸、重量和功率，同時也是藍色無人機項目的合作伙伴，這意味著他們得到了國防創新部門的資助，以符合2020年國防授權法第848條的規定。

合作者包括美國軍事學院的西點軍校，作為分布式和協作式智能系統和技術項目的一部分；加州大學伯克利分校，作為規模化和穩健的自治項目的一部分；以及馬里蘭大學的人工智能和多代理系統的自治項目--而且這個名單一直在增加。此外，ARL一直在尋求提高其算法的穩健性和成熟的能力，以過渡到DEVCOM和國防部的其他組織。隨著許多合作者加入MAVericks，重要的是要確保每次修改后有最低限度的可用功能，以鼓勵快速加入和貢獻。MAVericks是一個由一百多個軟件包組成的大型研究平臺，重要的是每個軟件包都能可靠地構建和運行。通常情況下，合作者只關心幾個軟件包，他們可以很容易地進行修改和添加，而不需要對不相關的問題進行排查，這一點至關重要。由于這種不斷增長的社區，很容易偶然地引入錯誤或破壞不相關的功能。因此，CI/CD是一個很好的解決方案，它將為不同的用戶群體提高平臺的可靠性和可用性。

CI/CD管道實現了許多簡化開發的功能。它可以完全構建整個平臺，確保新用戶的依賴性安裝成功，在模擬環境中運行和測試平臺，以確保自主行為正常工作，并快速構建壓縮的工作空間，以防止在無人機上構建。

在自主系統的軟件開發中，一個有問題的情況是，用戶修改了幾個包，但只構建和測試了一個特定包。這樣，代碼就被合并到了生產中，而沒有驗證它對其他人是否有效。如果未經測試的修改被合并，依賴這些修改的包可能不再構建或通過所有的測試案例。

從用戶的角度來看，CI/CD是由用戶創建代碼合并請求（MR）來觸發的，將他們的修改添加到主分支。這就啟動了CI/CD，建立了一個管道。該管道包括四個階段：構建-依賴、構建-完整、測試和部署。對于每個階段，可以并行地運行多個作業來完成該階段。在每個作業中，流水線首先將合并后的變化復制到一個新的環境中，并完成一個特定的任務。在流水線的最后，一個完全構建的版本被上傳，并準備在無人機上閃現。如果任何步驟失敗，其余的管道階段將被中止，并通知用戶到底是什么地方出了問題，以便他們能夠解決任何問題。管線的概述見圖1。

在本報告中，描述了MAVericks CI/CD的基礎，然后詳細介紹了管道中的每個階段，以及所克服的幾個挑戰。

本研究的目的是分析將下一代中波段干擾器（NGJ-MB）項目的作戰測試和評估（OT&E）作用從第九航空測試和評估中隊（AIRTEVRON NINE；VX-9）的OT&E中隊轉移到艦隊航空電子攻擊中隊的潛在優勢、劣勢和成本、進度和性能的風險。研究了現代海軍航空企業（NAE）中隊作為作戰力量的一部分部署對抗同行對手的行動限制，以確定NGJ-MB項目成功OT&E的風險。我的方法包括檢查艦隊的行動節奏和海軍的優化艦隊反應計劃的調度、資源配置、訓練、熟練程度、戰術專長和管理。通過優勢、劣勢、機會和威脅分析，然后是成本效益分析，來分析與VX-9相比測試執行和報告的風險。在研究結論中，建議為NGJ-MB項目執行OT&E的更有利、更有效的路徑。對NGJ-MB項目的成本、進度和性能所造成的后果，使人們對艦隊航空中隊不應該被賦予執行OT&E的任務有很高的信心。VX-9應該得到適當的資源、資金和海軍的支持，以評估NGJ-MB吊艙的作戰效能和適用性。

圖 6. 綜合T&E（測試評估）框架

引言

美國在運用先進技術挑戰同行對手方面處于落后。中國可以迅速地運用先進技術，在武器、平臺、傳感器和自動化方面達到或超過美國的能力。破壞其殺傷鏈的能力與日俱減。作為回應，美海軍作戰部長贊成采用一種 "加速艦隊"能力的方法，這種方法 "偏重于完成任務，而不是偏重于在我們完成任務之前再次研究它們"（Maucione, 2019, p.1）。

美國防部（DOD）最近更新了它的采購戰略，通過自適應采購框架（AAF）快速制作原型、測試和部署新技術。目標是 "及時向最終用戶提供解決方案"（政府問責局[GAO]，2021年，第1頁），為項目經理（PM）提供靈活性，"根據項目目標和與被收購的武器系統相關的風險，在各種途徑之間進行調整、組合和過渡"（第2頁）。盡管有了這個新舉措，項目經理必須始終平衡 "改善成本和進度結果的機會"（第3頁）和 "產品知識"（第3頁），以盡量減少對產品性能的風險。尋找產品交付的效率是項目辦公室在海外戰斗開始前必須征服的斗爭。

A 問題

為了跟上中國快速獲取軍事技術的能力，美國海軍正尋求通過解散海軍航空兵的作戰測試中隊來簡化其程序并降低為美國作戰人員提供先進技術的成本。作戰測試和評估（OT&E）中隊的任務是負責任地建議在現實的戰斗條件下部署適合作戰和有效的武器，這一任務有可能被艦隊航空單位承擔不足。

B 研究問題

讓艦隊航空中隊承擔操作測試者角色的行動方案（COA）是否有助于縮短作戰人員獲得下一代中波段干擾器（NGJ-MB）吊艙的時間，以及該行動方案是否有效地管理成本和產品性能的風險，以 "加速進入艦隊"？

C 為什么這項研究是重要的

本研究的目的是分析將美海軍航空兵的空對地武器、空對空武器、傳感器、電子戰系統和任務軟件升級的飛機和武器系統的OT&E作用轉移到艦隊航空中隊的潛在好處、成本和風險。

在作戰指揮官和國家決策者眼中，將海軍最先進的技術盡快交到作戰人員手中的概念是很誘人的。正如《海軍航空愿景：2014-2025》中所述，"能力是維持我們作戰優勢的關鍵。海軍航空部隊將帶著在戰斗中獲勝的手段--能力到達駐地"（海軍航空企業[NAE]，2014，第3頁）。然而，確保這種 "能力 "在與作戰相關的環境中進行實地測試，對于保證武器在有爭議的戰斗空間的持續作戰行動中的可維護性、可靠性和可用性至關重要。"提高向艦隊交付能力的速度"（NAE，2014年，第7頁）決不能接受對經過測試和驗證的系統的妥協，以達到或超過性能閾值。

D 范圍

本分析的初衷是廣泛考察海軍采購如何將其大部分先進技術整合到海軍航空中，并討論取消整個作戰測試中隊的后果。然而，分析跨越武器、軟件、硬件、通信、監視、情報和電子戰的眾多技術，并在幾個型號/模型/系列（TMS）中采取不同的采購策略，是一項艱巨的任務。

相反，本分析側重于海軍航空兵的電子攻擊中隊（VAQ）和ALQ-249下一代中波段干擾器（NGJ-MB）的計劃開發、生產、測試和實戰。縮小分析重點提供了一個主要國防采購計劃（MDAP）的具體例子，該計劃對于面對同行對手至關重要，而且考慮到已經投入到該計劃的時間和成本，"規模太大，不能失敗"。

E 方法

文獻回顧研究了國防部的報告和海軍研究生院（NPS）以前的論文，涉及測試和評估的最佳實踐。此外，還審查了一個已部署的電子攻擊中隊（VAQ）在操作上測試和評估兩個采購項目的努力。

優勢、劣勢、機會和威脅（SWOT）分析研究了下一代干擾器（NGJ）項目在速度、成本和性能方面的優勢或劣勢，并考慮了艦隊作戰節奏（OPTEMPO）和優化的艦隊反應計劃（OFRP）。此外，SWOT分析評估了現代艦隊中隊作為 "卓越的作戰力量"（NAE，2014年，第4頁）部署的操作限制，處理資源、VAQ準備標準、培訓、空勤人員戰術專長和安全管理，可能承擔采購類別（ACAT）一級項目的操作測試者的角色。

然后，進行成本效益分析（CEA），以比較NGJ-MB項目的運行測試的相對成本和結果，由艦隊航空中隊與執行運行測試職責的空中測試中隊進行比較。

方法中包括的另一個信息來源是作者作為九號航空隊（VX-9）的機載電子攻擊（AEA）分部負責人的實際經驗。

迅速設計專門針對特定應用的材料的能力取決于預測性材料模型的使用。在過去的幾十年里，多尺度建模已經成為構建材料模型的主要范式。本報告總結了作為美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室跨領域工作的一部分，即2011年至2021年的材料多尺度研究企業（PE 611102.AA7.13 "新型材料的多尺度建模"）在發展多尺度建模方法方面的工作。這項工作包括與兩個為期5年的合作研究聯盟（CRAs）的耦合研究：極端動態環境中的材料CRA和電子材料的多尺度/多學科建模CRA（PE 611104.AB7.09 "材料的多尺度建模中心"）。

三個研究方向構成了整體工作。

第一個研究方向的首要目標是構建計算方法，以促進多尺度模型層次中的尺度模型之間的數據傳輸，以便通過直接連接尺度模型來構建多尺度模型。這個研究方向的一個主要貢獻是為尺度橋接開發了一個靈活的模塊化軟件環境。

第二個重點是開發新的方法，以便能夠從第一原理上探索真實材料的原子尺度結構特征與其宏觀特性之間的關系。該研究方向對一個領先的大規模第一原理軟件套件進行了重大改進，大大降低了對凝聚相系統的計算要求，同時擴展了該套件的功能，以解決軍隊的問題。

最后，第三個方向是致力于小規模塑性的中尺度建模的新方法，即材料內部位錯的運動。這個研究方向導致了一種獨特的計算能力的發展，使我們能夠將最先進的小規模塑性計算模型與有限元相融合。這種能力允許在有微觀結構的情況下對小尺度塑性進行精確建模。

圖6 嵌入協議的摘要。(a) 進行MD模擬以產生溶劑配置的平衡集合。(b) 對MD模擬中的單個分子（"活性區域"）進行嵌入CCSD(T)計算，紅圈表示。活躍區氧化時產生的電子洞由藍色電子云表示。附近的分子在B3LYP水平上處理，由藍色圓圈表示。更遠的分子使用點電荷MM模型處理，用棕色圓圈表示。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎研究的需求。本報告的目標是定義一個經典的、與陸軍相關的配置，適合于基礎研究，以允許與適當的主題專家的關鍵數量的集中合作。從這種開放的幾何構型研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。

要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎性研究的需求。缺乏對高超音速飛行器周圍發生的復雜物理和化學的預測性知識，抑制了及時的、優化的多部件設計。對邊界層過渡和沖擊-邊界層相互作用等具體現象了解不多。不能正確地對現象進行建模，會產生一些不確定的特征，如表面壓力分布和熱通量，這對飛行器技術，包括穩定性、控制和熱負荷管理，都有負面影響。

幸運的是，有一個先例，即通過定義政府基準飛行器來促進全社會的科學討論，這些飛行器包含功能相關的工件，但對具體的發展計劃不敏感（見陸軍-海軍基本芬納導彈、空軍改良基本芬納導彈、陸軍-海軍旋轉火箭、國家航空航天飛機和NASA研究）。本報告的目標是定義一個典型的、與軍隊相關的配置，適合于基礎研究，以便與足夠數量的適當的主題專家進行重點合作。從這個開放的幾何構型的研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。

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。

美國陸軍未來司令部的醫療2028概念描述了陸軍衛生系統在2028年的時間框架內對同行/近鄰競爭者進行多領作戰的內容和方式的變化。該概念仍然與所吸取的教訓相聯系并受其影響，利用過去的實驗結果和未來作戰環境中的科學技術應用。

中心思想是，陸軍醫療系統作為全球一體化醫療服務的一個組成部分，將支持陸軍和聯合部隊在競爭期間以遠征和互操作的醫療能力進行多域作戰；必要時，武裝沖突，并以有利的條件返回競爭。陸軍醫療部隊采用全域能力的指揮和控制系統，以及治療和多式聯運能力，旨在迅速穩定和清除戰場上的傷員，同時盡可能地使傷員在前方返回崗位。醫療信息有助于形成共同的作戰圖景，為所有領導人，包括醫療和非醫療人員，提供他們做出決策所需的信息。部隊健康保護能力促進、改善或保護聯合部隊的行為和身體健康；使部隊保持健康和健壯，防止傷害和疾病，并保護部隊在競爭和沖突中免受健康危害。陸軍衛生系統的力量態勢必須支持多域編隊在全球和國內的多個地點半獨立地運作。（見圖1.邏輯圖）。

為了支持多域作戰，陸軍衛生系統必須成功地做到以下幾點：

1）賦予梯隊指揮官在醫療方面的指揮和控制權力，通過讓領導者能夠優化醫療能力以支持指揮官。無論通信網絡的狀況如何，通過一個綜合的指揮和控制系統來執行指揮官的意圖。并在適當的梯隊分配適當的權力和能力，以實現快速和風險知情決策。

2）通過最大限度地保持部隊的健康和體能，使部隊保持作戰能力。陸軍衛生系統發展了有效的健康監測能力，以支持作戰活動，實現風險分析，為保護決策提供信息，并指導其他危險緩解和遏制活動。它還通過不斷地同步和整合聯合和東道國的醫療資產來支持作戰部隊。

3）向前方提供醫療支持，實現半獨立作戰，通過調整直接和常規影響到軍團前方作戰人員生存能力、減少維持需求、簡化第八類（醫療供應）補給，并采用更輕、更小和現代化的設備。

4）通過同步進行有效的醫療和疏散，快速有效地將傷員從戰場上清除，并注重最大限度地讓士兵返回崗位，從而優化疏散和最大限度地恢復工作。讓士兵盡可能多地返回崗位，以維持戰斗力，使部隊保持競爭優勢。