STARS 项目利用 AI 技术提高海军供应链效率

快速阅读: 据《国防视觉信息分发服务》称，海军水下战中心与弗吉尼亚理工大学合作开展STARS项目，利用大型语言模型（LLMs）通过情感分析提升海军供应链效率，改善承包商绩效评估的准确性和一致性。项目为期三年，由海军工程教育联盟资助，旨在解决评分与叙述不一致的问题，扩展至更广泛的政府采购任务。

利用人工智能技术提升海军供应链效率的STARS项目

照片来源：彼得·克拉特

与弗吉尼亚理工大学携手合作，海军水下战中心分部、基普港以及海军海上物流中心正在探索人工智能如何优化和提升海军供应链的可靠性。这项名为“可靠供应链的情感与主题分析”（STARS）的计划旨在利用一种名为大型语言模型（LLMs）的人工智能来改进承包商绩效评估的准确性和一致性。

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华盛顿州基普港
2025年4月29日

故事作者：弗兰克·卡明斯基
基普港海军水下战中心分部

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与弗吉尼亚理工大学合作，海军水下战中心分部、基普港和海军海上物流中心正在研究人工智能如何优化和提升海军供应链的可靠性。这项名为“可靠供应链的情感与主题分析”（STARS）的计划，旨在利用大型语言模型（LLMs）来改进承包商绩效评估的准确性和一致性。

目前，这些评估包括数值评分和书面叙述，但两者并不总是相符，这种不一致可能使准确评估承包商表现和做出关于未来合同的明智决策变得困难。STARS项目通过自动化分析分数和文本寻求解决这一问题，目标是产生更客观、可靠的评估结果。

该项目为期三年，自2022年开始，由海军工程教育联盟资助，并由NUWC纽波特分部管理。目前处于研发阶段，弗吉尼亚理工学院的研究人员正在开发和优化AI模型。

STARS项目的核心是一种称为情感分析的过程，由LLMs驱动。这些模型经过大量文本数据训练，以学习识别语言中的模式和细微差别，从而判断正面、负面或中性情感。应用于承包商评估时，这些模型会利用这种训练来标记文本中表达的情感似乎与数值评分相矛盾的情况。

“我们的目标是使用AI驱动的情感分析更好地理解承包商评估中的叙述文本含义，”NSLC供应商质量与物流IT系统部门负责人兼该项目项目管理专家布雷特·戴维斯解释道，“如果我们能提高叙述文本的质量，它将为供应链风险管理等应用提供更多价值。”

评分和叙述之间的一致性问题可能源于多种原因，包括评审者不同的写作风格和写作经验水平，叙述描述缺乏清晰度或具体性，以及在文字中传达语气的挑战。

“AI模型无法识别讽刺，”约翰·格林纳说。“例如，如果我说‘这个人很棒——他做得很好’，你可能会推断我对他们的表现感到满意。但如果我用‘哦，是啊，他们很棒’这句话，并且翻白眼，这从书面文字中不一定能推断出来。”

由于实际承包商表现数据敏感且需要特殊批准，弗吉尼亚理工学院的研究人员目前正使用公开可用的数据集来训练和优化AI模型。这些数据集包括电影评论和其他带有情感关联的文本源，为承包商评估提供了有价值的替代方案，同时团队努力获取必要的海军数据访问权限。

担任STARS项目首席技术官和产品负责人的NSLC的约翰·格林纳认为，这项技术具有深远意义。“在我们与弗吉尼亚理工合作的两年里，我们发现这项技术可能有其他应用场景，”格林纳说，“该项目为应对前沿技术提供了良好契机，其好处不仅限于海军，还延伸到国防部和联邦政府。”

格林纳相信，AI驱动的分析可以潜在应用于各种采购相关任务，而不仅仅是改善承包商绩效评估的准确性。这些任务可能包括制定更精准的工作说明书并更准确预测承包商表现。

– KPT –

海军水下战中心分部、基普港位于华盛顿州普吉特湾，距离西雅图约10英里。为了向太平洋所有主要海军母港的舰队作战部队提供及时支持，NUWC分部、基普港在加利福尼亚州圣迭戈、夏威夷檀香山以及关岛、日本、内华达州霍桑和弗吉尼亚州朴次茅斯设有分支机构。在基普港海军水下战中心分部，我们多元化的高技能工程师、科学家、技术人员、行政专业人员和工业工匠团队不懈努力，为美国开发、维护和维持水下战优势。

新闻信息

拍摄日期：2025年4月29日
发布日期：2025年4月29日 18:42
故事ID：496511
地点：美国华盛顿州基普港
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