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2022 年 5 月 19 日国防新闻 - 武装部队部
马拉拉-2022演习是在一个遭受飓风袭击的虚构国家进行的人道主义援助和救灾 (HADR) 行动。由法国指挥的多国部队负责向当地民众提供紧急援助，并在必要时开展撤离行动并维持安全局势。用了三天时间来整合所有参与者。美国海军陆战队和美国陆军的两个作战部队能够与 RIMaP-P 一起训练。在这次艰苦的作战准备期间，各部队受益于该团在塔希提岛的专业小组的专业知识、专业的基础设施以及有利于个人和集体强化的自然环境。各种活动以密集的节奏接踵而至，对生物体来说极具挑战性，且富有凝聚力。来自波利尼西亚大洋洲热带训练中心（AITO）的突击队教官提供了技术知识。
FY25 LDRD 呼叫和研究需求
• 计算科学，例如 1) 复杂多物理场正向问题的稳健/可扩展和准确的计算公式和解决方法，包括多材料/多流体算法；2) 严格的多物理场耦合方法，和/或跨工程领域的多种物理场集成，可能涉及分层、异构和/或多保真模型；• 计算系统，例如新兴计算范式的理论基础；云端 CaaS 工作流的专业化和交付以及先进的云方法以实现高保真模拟；自主计算系统和工作流管理；量子算法、量子控制和电路设计以及量子架构的理论进展；用于编程和分析神经形态算法和系统的稳健理论框架的发展。• 信息科学，例如解释、可视化、解释和传达分析结果的方法；来自不同来源的数据融合；开发新数据源；在源头处理和缩小传感器数据；异常检测；生成合成数据的方法；以任务为中心的数据分析，包括无监督学习和流分析；管理动态数据；形式化方法；以及评估和监控人机协作的算法和指标。• 可信人工智能，例如用于认证人工智能软件的方法，该方法与 NIST 和 DOE AITO 办公室正在开发的新生定义一致。• 用于任务应用的可信生成人工智能，例如 1) 评估 GenAI 的适用性、可靠性、能力限制和安全性；2) 评估开发成本与对用户任务/任务问题决策的影响；3) 相对于任务领域/任务或专用硬件的训练和推理效率的算法专业化。• 人类信任，例如信任的认知方面、增强信任的过程、计算环境中的信任动态以及具有突发行为的系统。还邀请对人类可理解的计算结果进行研究，考虑系统目标和人类信任相互作用中的不确定性、可信度、透明度、可解释性和出处追踪影响。• 国家安全信息科学与技术 (NSIST)