美国陆军通过二元性数字仿真将 AI 驱动的机载反无人机系统集成到 XM30 中

快速阅读: 据《军队认可》称，美国陆军利用Duality AI的Falcon平台开发AI驱动的车载反无人机系统AiTDR，通过数字孪生技术模拟多样化场景，优化AI模型，提升系统精确度与适应性，加速开发周期并降低成本，推动军事技术的创新与发展。

**美国陆军迈向未来：AiTDR系统与数字孪生技术革新反无人机能力**

美国陆军即将借助Duality AI公司的数字仿真平台Falcon，开发新一代AI驱动的车载防御系统（AiTDR）。这一平台能够模拟和测试虚拟传感器系统，所有操作均在模拟环境中完成。自项目启动以来，陆军的战略便聚焦于数字优先方法，以提升系统开发的效率。通过生成高质量的合成数据，陆军研究实验室得以与“Project Linchpin”团队协作，模拟多样化操作条件，涵盖车辆速度、天气状况、无人机类型及地形变化等。这些数据集将广泛应用于训练和优化AI模型，从而更好地应对复杂的战斗场景。

项目初期的重点是构建能够在Falcon仿真环境中运行的AI模型，以便团队观察AiTDR系统如何应对无人机威胁，并调整多个参数。第二阶段则侧重于AI算法和仿真方法的迭代优化。Duality AI与XM30项目的工程师将携手合作，提升模型的精确度和操作相关性。随着项目的推进，陆军还将探索如何将数字孪生技术扩展至其他国防应用领域，以满足AI和机器学习训练的需求。

据Duality AI联合创始人兼首席产品官迈克尔·泰勒称，Falcon为陆军提供了对仿真环境的全面掌控，使其能够在物理硬件投入使用之前，更为严格地训练和测试检测模型。这种能力有望缩小受控测试结果与实际操作环境结果间的差距。数字孪生仿真不仅缩短了开发周期，还减少了现场部署的相关成本。这份合同标志着陆军向数字化工程实践迈进的重要一步。2024年6月，前陆军数据、工程和软件副助理部长詹妮弗·斯旺森曾将数字化工程视为陆军更大规模数字化转型战略的核心环节。此次选择Duality AI——一家不属于传统国防车辆供应商生态系统的参与者——进一步表明国防部正在转向与非传统技术伙伴合作，以支持下一代军事平台的建设。

与传统的反无人机系统相比，AiTDR具备多项技术优势。合成数据的应用允许AI模型进行稳健且可扩展的训练，而无需依赖现实世界数据集的限制。Falcon平台还能在广泛的运行条件下进行预部署测试，有助于预测复杂或意外场景中的系统行为。这包括检测低信号特征或集群作业的无人机，这是现代战场环境中愈发关键的能力。AiTDR系统的模块化和可扩展架构支持在各类车辆上的集成，提供在不同作战区域部署的灵活性。与一些需要硬件升级才能适应不断演化的威胁的传统嵌入式C-UAS系统不同，AiTDR允许基于软件的更新，这些更新可以直接在Falcon仿真环境中验证。这种方式不仅加快了响应周期，还保持了技术的可靠性。

此外，传感器布局通过仿真优化，确保了最大覆盖范围、减少盲点以及降低误报率。系统设计为自主运行或与其他车载系统协同工作，例如电子战或拦截网络。其与开放架构的兼容性，如XM30项目中采用的架构，确保了长期适应不断变化的任务需求的能力。AiTDR代表了一种新型AI驱动的车载防御系统，专为快速变化的无人机战争景观量身定制。通过数字孪生仿真和数字优先工程流程，美国陆军旨在提升其反无人机能力的可靠性、可扩展性和备战状态。该项目展示了人工智能、仿真环境和合成数据如何彻底改变军事技术的发展方向。通过与Duality AI的合作，陆军进一步强化了其战略，致力于在应对日益复杂且动态的威胁环境时，将敏捷、适应性强的解决方案整合到未来的战斗平台中。

(以上内容均由Ai生成)