AI助力军事训练与系统设计革新
快速阅读: AI在建模和仿真中的应用，提升了军事培训和实际系统的效能，如无人机性能。CAE和通用原子能公司利用AI优化培训场景，降低成本，提高培训质量和效率，同时改进产品设计。
将建模和仿真纳入日常训练、实验和新系统设计中，为战士提供了比以往任何时候都更加真实的训练场景。如今，随着人工智能（AI）应用于建模和仿真（M&S）能力，不仅提升了虚拟战场上的战士能力，还改进了实际系统，例如在真实战场中飞行的无人机。
这为像培训系统开发商CAE和航空航天平台提供商通用原子能公司这样的企业提供了合作机会，以成熟AI在M&S用例中的应用。例如，AI和机器学习模型及算法可以吸收模拟过程中产生的大量数据，用于监控M&S事件的具体洞察、识别趋势并提供可吸取的经验教训。
对于为美国空军、陆军和海军提供培训的CAE而言，这意味着其培训师可以在培训活动期间和之后产生更大的学习效果。对于以制造收割者无人机和最近在协作作战飞机项目上工作的通用原子能航空系统公司而言，这意味着为其工程师提供更多见解，以优化其产品。
在培训方面，AI可以填充自动化计算机生成的力量进入培训场景——这一技术至少已有二十年的历史，但在AI的应用下变得更为强大和逼真。过去，如果军方想要培训小队领导或单个机组成员，需要有合适的人手来填补小队或机组的其余部分，以及充当红方、其他平台中的蓝方等角色——这需要巨大的成本。
与其仅仅填充虚拟培训场景中的简单背景角色——类似于视频游戏中行为可预测且缺乏挑战性的基本非玩家角色——AI正变得足够复杂，能够模拟出训练有素的战友或思考型对手。
“AI的前景在于，我可以利用它构建不同复杂程度的行为模型，作为对手力量和队友。”CAE美国国防与安全公司的技术研究员Brian Stensrud表示，“现在，我可以用更少的实体来培训一名操作员或学生，这节省了时间、减少了后勤负担，当然也节省了成本。”
这使得由AI驱动的培训成为一种倍增器，可以扩展规模以支持更多服役人员接受更多小时的培训。
对于像通用原子能这样的平台开发商来说，拥有由AI驱动的更逼真的模拟环境意味着该公司可以在成本较低的真实但模拟环境中测试新功能，而无需进行实际飞行测试，并且能够在完善功能时进行多次迭代。
尽管AI的力量有时被夸大，但在此案例中，它是以迭代可信的M&S技术的方式应用的。
“AI/ML已经准备好，它将长期存在。”通用原子能公司的自主性和人工智能技术总监Anastacia MacAllister说，“我们只需要确保使用正确的工具解决正确的问题，并确保理解所使用的技术和提出的问题。这样我们就能确保有效使用它。”
除了填充虚拟训练场景中的简单背景角色外，AI还变得足够复杂，可以模拟训练有素的战友。通过嵌入式熟练度分析，AI在培训领域的另一个新兴应用是，在桌面战争游戏和实地演习中，负责运行活动的工作人员往往工作量大，既要确保活动按计划进行，以便军事人员实现培训目标，又要观察、记录教学时刻，并创建可供学员带走的洞见。由于工作负担，培训师经常以预先准备好的课程结束活动，这些课程并不能反映刚刚发生的独特培训活动性质。
对此，CAE正致力于为培训活动创建一个“无所不在”的AI观察者，它可以记录培训场景展开时发生的行为，评估这些行为，并向培训师提供反馈，以供学生使用。这种AI工具将创造“良好、可行的情报”，有助于提高学生的熟练度和培训师的教学质量，Stensrud表示。
提高培训效果的关键因素之一是数据的数量和质量，而CAE在这方面拥有丰富资源。例如，CAE可以分析培训平台上学生的数据，甚至跨多个平台的数据，以发现特定技能上的持续性问题，这可能指向课程设计或教员的问题。如果高比例的学生在某项技能上遇到困难，可能是课程开发过于仓促，或者假设了某些基础技能而未教授。通过机器学习算法，CAE能够从熟练度数据中找出这些模式。
然而，使用这类算法有一个前提，那就是充分理解培训任务的目标以及数据的细微差别。比如，CAE收集的遥测数据可以用来评估学生的飞行表现，基于速度、位置和倾斜角等参数。但首先需要明确的是，该训练场景的目标是什么？如果目标没有在数据中体现，那么遥测数据就缺乏上下文，不应用于评判学生的飞行表现。
因此，CAE首先确定希望回答关于培训表现的哪些问题，然后再收集供AI/机器学习算法处理的数据。“将数据为中心的思想融入组织非常重要，这样他们才能有效利用这些工具，”MacAllister说，“我们看到的情况是，人们认为数据量等于数据质量，但这并不成立。公司应该把数据看作是一种驱动引擎的资源，而不仅仅是过程的副产品。”
优质数据与合适的AI/ML算法相结合，可以让战士在实际操作前自主训练，发展必要的战术、技术和程序。同时，这些数据还能用于改进由铝合金复合材料制造的飞机特性。通过这些机会，CAE和通用原子能公司可以提升战士的技能和实战能力，应对当前的威胁环境。
(以上内容均由Ai生成)
