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ARL 在 AI 和 ML 方面的重要研究领域
美国陆军研究实验室 (ARL) 人工智能与机器学习 (AI & ML) 基本研究领域 (ERA) 旨在开发和使用一套受 AI 启发和 ML 的技术和系统，以协助士兵应对动态、不确定、复杂的作战条件。系统将具有稳健性、可扩展性，能够以不同程度的自主性进行学习和行动，成为联网传感器、知识库、自主代理和人类团队不可或缺的组成部分。将研究三个具体的研究空白：复杂数据环境中的学习、资源受限的按需 AI 处理以及可通用和可预测的 AI。本文将概述 ARL 未来 3-5 年的当前内部研究工作，研究重点将集中在 (1) 对抗性分布式机器学习、(2) 稳健推理、(3) 对抗性推理、(4) 自适应在线学习、(5) 资源受限的自适应计算和 (6) 情境理解分析，融合人工智能以生成战术边缘决策的战术合理估计。
ARL 在 AI 和 ML 方面的重要研究领域
美国陆军研究实验室 (ARL) 人工智能与机器学习 (AI & ML) 基本研究领域 (ERA) 旨在开发和使用一套受 AI 启发和 ML 的技术和系统，以协助士兵应对动态、不确定、复杂的作战条件。系统将具有稳健性、可扩展性，能够以不同程度的自主性进行学习和行动，成为联网传感器、知识库、自主代理和人类团队不可或缺的组成部分。将研究三个具体的研究空白：复杂数据环境中的学习、资源受限的按需 AI 处理以及可通用和可预测的 AI。本文将概述 ARL 未来 3-5 年的当前内部研究工作，研究重点将集中在 (1) 对抗性分布式机器学习、(2) 稳健推理、(3) 对抗性推理、(4) 自适应在线学习、(5) 资源受限的自适应计算和 (6) 情境理解分析，融合人工智能以生成战术边缘决策的战术合理估计。
ARL iSpark 满足 Metalor Technologies 的所有要求
Spark OES 的新视角 “在 Metalor Technologies，我们还开始探索 ARL iSpark OES 光谱仪可能的新应用领域。第一个是确定氧浓度，这已经在纯银中显示出良好的效果。第二个称为 Spark-DAT，它允许在标准 OES 分析方法的同时快速评估非金属夹杂物的浓度。这种组合方法的好处是，我们不仅可以获得金属中氧浓度的信息，还可以确定氧以何种氧化物形式存在。”
ARL 在 AI 和 ML 方面的重要研究领域
创新：描述了深度神经网络 (DNN) 因训练不完善而产生的脆弱性；引入了新型算法来制作对抗样本，并展示了对抗样本的跨模型可转移性；开发了一种防御机制——蒸馏——以降低对抗样本的有效性。
ARL/CNI AI 场景：受 AI 影响的未来 2024 年 6 月
情景规划是一种极好的方法，适用于像人工智能这样的主题，因为未来几年人工智能的发展存在巨大的不确定性。目前，生成式人工智能正受到广泛关注和关注，而机器学习和预测方法在过去十年中也得到了广泛应用。人工智能技术经常嵌入具有更广泛功能的系统中，例如聊天机器人或推荐系统。为了确保充分解决未来的可能性，我们设计了各种情景，涵盖了各种可能的未来，包括人工智能应用失败和对社会造成的危险后果，人工智能导致超人能力的未来，一直到目前尚处于概念阶段的通用人工智能 (AGI)，其目的是在广泛领域匹敌或大大超越人类的分析、推理、规划和创造能力，有些人认为这对人类的生存构成了威胁。
DEVCOM ARL BAA 基础研究的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在民用和军事环境中发挥着越来越重要的作用。除少数例外，当前的智能系统仅限于高度受限的环境中执行短期任务。未来的系统将需要在复杂、可能有争议的开放世界中长时间执行各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到新的环境、活动和对象，这将需要它调整先前训练过的算法。学习、推理、交互和保证操作方面的高级能力对于智能系统的开发至关重要，智能系统可以大大增强陆军在未来冲突中的机动性、敏捷性、杀伤力和生存力。
Thermo Scientific ARL EQUINOX LAUE X 射线衍射仪手册
Thermo Fisher Scientific 提供广泛的 X 射线衍射产品组合，使用位置灵敏探测器 (PSD)，从简单的台式仪器到最先进的平台，使材料科学家和工程师能够对各种材料进行定性、定量和高级结构研究。应用范围广泛，从工业过程控制中的常规 QC/QA 相关相位量化到粉末、固体或薄膜形式的高级材料的结构、多态性、反应性或动力学的实时测定。Thermo Scientific X 射线衍射产品旨在超越您的分析需求。
基础研究的Devcom ARL BAA的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在平民和军事环境中起着越来越重要的作用。除了少数例外，当前的智能系统仅限于短期任务的高度约束环境。未来系统将需要在较长时间内完成复杂，可能有争议的开放世界中的各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到需要它适应先前训练的算法的新上下文，活动和对象。在学习，推理，互动和保证操作方面的高级能力对于可以大大增强陆军的流动性，敏捷性，致命性和生存能力的智能系统至关重要。
ARL 主任战略计划第一年报告（20-23 财年）
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
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