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高級任務工程：殺傷網用例

• 機遇與挑戰：
  • 在戰場上，有多種途徑可將分布式系統與 C2 連接起來
    • 發現、固定、跟蹤、瞄準、交戰、評估（F2T2EA）殺傷鏈由分布在空間和時間上互鎖的系統完成，這些系統作為一個系統的系統發揮作用
    • 分布式系統為多個任務連接在一起，形成殺傷路徑、殺傷網和殺傷網
    • 并非所有系統都能相互通信
  • 如何評估和分析這種嵌套殺傷鏈的巨大設計空間（如 10 萬種組合），并在動態任務執行過程中自適應地選擇最有前途的殺傷路徑？

殺傷網分析和評估

決策優勢和 JADC2

21 世紀沖突與現代戰爭

• 全球新技術的重要性
• 比對手更快地處理信息
• 實現信息優勢

JADC2：聯合全域指揮與控制，整合所有領域的先進技術

• 人工智能 (AI)
• 機器學習 (ML)
• 自主操作

共享情報

合作對于實現 JADC2 和互操作性的關鍵

• 2022 融合項目
• 反介入/區域拒止 (A2/AD)

確定技術挑戰

• 解決天基資產退化問題
• 利用人工智能/機器學習能力和人機界面

技術解決方案

• 工業界
• 學術界
• 聯盟伙伴

技術挑戰

• 未明確概述具體的決策優勢方法
• 多領域行動中的全企業方法
• 通過分布式傳感器使大量數據具有可操作性
• 不同級別的利益相關者訪問不同的任務執行要素
• 戰術網絡的網絡安全

美國中央司令部（CENTCOM）位于全球主要經濟、外交和軍事利益的十字路口。

• 重要的貿易路線
• 能源和連接樞紐
• 安全挑戰的多樣性

這些利益集團的參與需要聯合、全領域、跨指揮中心、跨分類的行動和協調。

理解環境對作戰的成功非常重要：

• 我們能/不能在哪里開展行動？
• 什么類型的資產最合適？
• 敵人的優勢在哪里？
• 地形和天氣分析是戰場情報準備的一部分

軍事氣象方面

• 使用批處理文件利用計劃任務下載數據
• 分析氣候數據
• 確定預報天氣對潛在業務活動的預期影響
• 軍事氣象方面支持 ArcGIS 10.1 - 10.5、ArcGIS Pro（即將推出）

專注于這一簡單的思考過程，以確定

• 要做出的決策和做出明智決策所需的知識
• 為生成知識而進行評估的作戰和技術能力
• 為評估提供數據的數據源（如兵棋推演、實驗、M&S 活動、測試活動、分析等）

DevSecOps

涵蓋整個軟件生命周期的現代軟件工程實踐和工具

DevSecOps是一種文化和工程實踐，它打破了障礙，開啟了開發、安全和運營組織之間的合作，使用自動化來專注于快速、頻繁地將安全基礎設施和軟件交付到生產中。它包含了從軟件的接收到發布，并以可預測的、透明的、最小的人為干預/努力來管理這些流程[1]。

DevSecOps管道試圖無縫整合三個傳統的派系，它們的利益有時是對立的：

• 開發；重視功能；
• 安全，重視可防御性；以及
• 運行，重視穩定性[2]。

人們不僅需要平衡這些派別。他們必須在時間、范圍和成本的限制下，以平衡風險、質量和效益的方式做到這一點。

當代軍事組織必須以更快的速度和更高的精度采取行動，在反叛亂（COIN）環境中戰勝對手并避免不準確的情況。此外，這是一個有問題的任務，因為COIN的復雜性和絕大多數叛亂分子擁有在熟悉環境中行動的優勢。

在叛亂和COIN戰爭中，選擇暴力的方式來實現叛亂派別的政治抱負。敵方利用各種威脅，如使用常規武器、非正規戰術、恐怖主義和犯罪行為，以同時和適應性地實現其政治目標。

反叛分子要想獲得成功，就必須把重點放在叛亂分子網絡上，但如果可能的話，必須在不對非戰斗人員造成傷害的情況下做到這一點。促進迅速和準確地瞄準叛亂分子網絡并可能減少附帶損害的一個解決方案是研究在COIN中使用人工智能（AI）增強系統來增強高價值目標（HVT）定位的潛力。

為了評估上述理論，本論文將依次研究查找、修復、完成、利用、分析和傳播（F3EAD）目標定位過程的六個不同步驟，以確定哪一部分或哪幾部分可能受益于人工智能作為一種力量倍增器對結果的貢獻。此外，在研究F3EAD過程的過程中，本論文將評估周期中的哪個階段有可能造成最嚴重的附帶損害。

美國宇航局的先進信息系統技術(AIST)計劃目標：

在軟件和信息系統技術方面進行創新，使之能夠：

O1. 通過智能、及時、動態和協調的分布式傳感，實現新的觀測測量和新的觀測系統設計與運行 => 新的觀測策略（NOS）

O2. 敏捷的科學調查，利用先進的分析工具、可視化和計算環境，充分利用大量不同的觀測數據，并與相關觀測系統進行無縫互動 => 分析合作框架(ACF)

O3. 開發綜合地球科學框架，用最先進的模型（地球系統模型和其他）、及時的相關觀測和分析工具來反映地球。這一主旨將為實現近期和長期的科學*和政策決策提供技術 => 地球系統數字孿生（ESDT）。

AI在NASA的應用：

• 硬件和軟件基礎設施：

  • 硬件和軟件基礎設施，包括GPU、工具等。
  • 新的硬件調查，例如，量子和神經形態計算
  • 對大量數據的快速訪問

• 人工智能算法開發和機載實現

  • 人工智能的專業知識
  • 概念性軟件和算法開發
  • 在邊緣/板載實施

• 科學應用與大數據分析

  • 科學應用和數據分析
  • 算法的相關性和驗證

Machine Learning for NASA Advanced Information Systems

關鍵要點

• 數字工程和MBSE有可能將設計決策加速到開發過程的早期階段。

• 如果沒有構建和整合人類模型，這些決定可能是在不了解人類影響的情況下做出的。

• 需要一個強大的框架來支持人類建模工作的發展--也許衡量標準的分類法是一個重要的起點。

• 框架模型的標準化可以推進系統模型中人的表述的使用，改善人與系統的整合。

未來的 MDO 概念：

• 需要機動以滲透并在復雜和有爭議的地區開展行動。
• 嚴重依賴RAS。

正在探索的RAS是為了：

• 在所有陸軍相關環境中運行。
• 提供更好的態勢感知。
• 增加作戰人員的距離。
• 增加對敵方的覆蓋和困境。
• 實現更快的決策。
• 以尚未想象到的方式擴展機動性。

RAS將被要求：

• 評估場景并創建和分享本地和共同世界模型。
• 以戰斗的規模和速度協調各梯隊、團隊、分隊和單個系統（包括人類）的行動、決策和機動。
• 適應環境和敵方行動中的巨大干擾和變化，并具有復原力。