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人工验证对增强人工智能的重要性
本白皮书探讨了人工验证与人工智能的整合，特别关注了 Aira 的 Access AI 和 Aira Verify。Access AI 是一款面向盲人和低视力群体的人工智能图像聊天工具，它为实时图像描述提供了新的可能性，但也带来了人工智能幻觉等挑战——不正确或误导性的回答。通过聚类分析、任务分类和统计研究，Aira 分析了行业领先的人工智能模型，揭示了围绕幻觉的挑战，揭示了人工验证的必要性。为了应对这些挑战，Aira 实施了 Aira Verify，这是一种人机协同 (HITL) 流程，利用专业的视觉解释器通过验证或纠正人工智能响应来提高人工智能的准确性。本白皮书详细介绍了人工监督在人工智能应用中的重要性、人工验证在减少幻觉方面的有效性，以及通过分析行业领先的人工智能性能和用户反馈获得的见解。
确保日益自动化的航天器安全的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统
确保日益自动化的安全性的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统
四种月球通信延迟条件下月球地形车（LTV）远程遥控操作研究
首字母缩略词 .cvs Excel codex ⁰ 度 < 小于 % 百分比 ABC Artemis 大本营 ACES 学院颜色编码系统 ANOVA 方差分析 CEL 概念探索实验室 cm 厘米 conops 作战概念 deg 度 DEM 数字环境模型 DOUG 动态机载无处不在的图形 DRATS 沙漠研究和技术研究 DSN 深空网络 DTE 直接对地 EDGE 探索图形 EHP 美国宇航局的舱外活动和人类地面机动计划 ESDMD 探索系统发展任务理事会 EVA 舱外活动 F ANOVA F 值 FOD 异物碎片 FOV 视场 fps 每秒帧数 GUNNS 通用节点网络求解器软件 HAB 栖息地 HDR 高数据速率 HITL 人在回路 hh:mm:ss 小时、分钟、秒 IES 照明工程学会 IMU 惯性测量单元 ISRU 现场资源利用单元 JEOD 约翰逊航天中心工程轨道动力学集团 JSC 约翰逊航天中心 kg 千克 km 公里 kph 公里每小时 千瓦 千瓦时 千瓦每小时 激光雷达 光增强探测与测距
使用...进行伤员撤离的安全乘车标准
6.1 简介 6-1 6.1.1 关键假设 6-1 6.1.2 设计安全性 6-1 6.1.2.1 一般要求 6-1 6.1.2.2 耐撞性 6-2 6.1.2.3 可靠性 6-2 6.1.2.4 飞机性能能力 6-2 6.1.2.5 环境/天气安全设计特性 6-2 6.1.2.6 操纵品质和飞行控制法则 6-2 6.1.2.7 直觉和决策 6-2 6.1.3 导航设计能力 6-3 6.1.3.1 技术现状 – 全球定位系统 (GPS) 6-3 6.1.3.2 嵌入式 GPS 和混合惯性导航系统 (INS) 系统 6-3 （简称为 EGI） 6.1.4无人机在敌对/高威胁区域的生存能力 6-3 6.1.5 完全自主、遥控飞行器（RPV）、人在回路 6-4 （HITL）系统和传感器 6.1.5.1 视觉传感器 6-4 6.1.5.2 无人战车后送系统的空域协调和融入战场和国家空域 6-4 6.1.6 概念的社会化 6-5 6.1.6.1 放弃角色 6-5 6.1.6.2 更换医疗后送飞行员 6-5 6.1.6.3 无人战车后送概念的演变 6-5 6.1.6.4 应急任务（最坏情况） 6-6 6.1.6.5 常规任务支援 6-6 6.1.7 技术安全驾驶标准无人战车救援技术概述 6-6 6.1.7.1 需要考虑的安全参数 6-7 6.1.8 当前和未来的技术 6-8
人工智能用于现代电网和清洁能源经济的机会
ABPDU 先进生物燃料和生物产品工艺开发部 ADMS 先进配送管理系统 AI 人工智能 AMBER 用于生物能源研究的人工智能和机器学习 AMMTO DOE 先进材料和制造技术办公室 ARPA-E 高级研究计划局 - 能源 BER 生物和环境研究计划 BETO DOE 生物能源技术办公室 BIL 两党基础设施法 BTO DOE 建筑技术办公室 CCS 碳捕获和储存 CEQ 白宫环境质量委员会 CESER DOE 网络安全、能源安全和应急响应办公室 CESMII 清洁能源智能制造创新研究所 CMM 关键矿物和材料 CMRA 气候恢复力和适应性测绘 CPUC 加州公用事业委员会 DBMS 数据库管理系统 DCEP 数据中心能源从业者 DER 分布式能源资源 DLR 动态线路评级 DOE 能源部 ECOS 环境保护在线系统 EIS 环境影响声明 EMS 应急管理系统 EO 行政命令 EPA 环境保护署 ESA 濒危物种法案 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供应设备 FECM DOE 化石燃料办公室能源与碳管理 FERC 美国联邦能源管理委员会 FOA 资助机会公告 GDO DOE 电网部署办公室 GEB 电网互动式高效建筑 GET 电网增强技术 GHG 温室气体 GIS 地理信息系统 GW 吉瓦 HITL 人机协同
工业和汽车网络中的分布式情报...
网络物理系统（CPSS）正在从单个系统发展为合作以实现高度复杂目标的系统的集体，实现了系统的网络物理系统（CPSOSS）方法。它们是包括各种自动CPS的异质系统，每个系统都具有独特的性能功能，优先级和追求目标。实际上，需要解决的CPSOSS的适用性和可用性面临重大挑战。CPSOSS的权力下放将任务分配给系统系统中的单个CPS。所有CPS均应谐调地追求基于系统的成就，并协作以做出基于系统系统的决策并实施CPSOS功能。汽车领域正在过渡到系统方法系统，旨在提供一系列新兴功能，例如交通管理，协作车队管理或大规模的汽车对物理环境的适应，从而提供了重大的环境利益和实现重大社会影响。同样，大型基础设施域正在发展为全球，高度集成的网络物理系统系统的系统，涵盖了价值链的所有部分。本调查对连接的网络物理系统中当前的最佳实践进行了全面的审查，并研究了双层体系结构需要感知和行为组成部分。提出的感知层需要对象检测，合作场景分析，合作定位和路径计划以及以人为中心的感知。行为层侧重于人类的（hitl）中心决策和控制，其中感知层的输出有助于人类操作员在监视操作员的状态时做出决策。最后，提供了数字双（DT）范式的扩展概述，以模拟，实现和优化大型CPSOS生态系统。
卫星操作中的人为因素考虑人机交互技术：当前应用和理论的回顾
美国马里兰州劳雷尔国会技术大学人为因素系 摘要 卫星操作是远程操作的一个子集，与遥控飞机 (RPA) 和无人驾驶飞行器 (UAV) 操作有相似之处。由于文献中缺乏普遍性，需要增加对与卫星操作相关的无聊、自满、习惯和警惕性的研究。昼夜节律、机组资源管理和轮班工作动态可能会加剧卫星操作中自满驱动的自动化偏见和社会懈怠错误。本理论和应用概述旨在特别关注人为因素研究中的卫星操作文献，以确定需要扩展知识的领域。人在回路中的共性使人为因素经验教训能够从不相关的部门传递到卫星操作，从而潜在地减轻灾难性的人为错误。因此，本文献综述详细说明了加强卫星操作人为因素研究的必要性。关键词 自满、人在回路、遥控飞机、卫星操作、轮班工作 1.简介 美国国防部 (DoD) 每周 7 天、每天 24 小时以人在回路 (HITL) 对太空资产进行指挥和控制 (C2)，多个团队以轮班工作模式运作，超出了正常的白班时间。由于复杂性和进入轨道后缺乏维护能力，采购计划办公室通常将最初的开发和资金重点放在卫星系统空间段（也称为航天器）上。航天器系统设计的复杂性导致了只需要偶尔人工干预的自主机器的发展，从而减少了操作员的总体压力 [1]。操作员必须保持警惕，以阻止近乎同等对手的风险和可能降低或永久终止任务能力的在轨异常。航天器和地面架构自主性可能会增加操作员自满的风险，而由于无窗安全操作中心的轮班模式导致的昼夜节律缺陷可能会进一步加剧这种风险 [2, 3]。本研究旨在确定与卫星和远程操作相关的人为因素的当前文献状态。本文详细介绍了自满、机组资源管理 (CRM) 和远程操作环境中的人类动态的背景、意义、当前应用和理论。这篇对当前应用和理论的回顾探讨了文献如何未能将航空经验教训与无人驾驶航天器操作完全融合，以对抗戈登·杜邦的人为因素“肮脏十二人”[4]。
在协作决策和
人类出局（Hootl）/自主（AITL）自主机器人代理商（ARAS）正在我们社会中占用其必不可少的位置，以实现各种任务。由于前进的网络物理系统（CPSS）和AI技术，这种趋势有望成倍增加。各种复杂的任务范围（例如搜救（SAR），以及可以将多个自动无人驾驶飞机（A-UAVS）重重负载分配给ARA群或ARA可以在社交环境中随机遇到以执行预先确定的常见任务（例如，在地面自动驾驶汽车（AVS）的交叉路口避免碰撞。建立“联合认知”必须安全，最佳地完成操作。“联合认知”通过尊重预定义的规则执行共同分配/确定/共享任务时，是）获得环境的数字双胞胎（DTS）的智能（即其他代理商和环境动态的状态和状况意识（SSA）先前执行的组中所有代理人都执行了有关感兴趣区域（ROI），这些代理人的能力，这些迫切和即将到来的驱动的能力，ii）的智能分配和iii的特定范围，并在整体上贡献了稳定的稳定性，并在其迫在眉睫的过程中进行促成的整体效果，并且安全，最佳地实现最终协作群目标的方法。在这篇论文中，本演讲为建立远程ARA群的“联合认知”以支持群体表现的方法学框架。“共同认知”并不能优先考虑自我利益，而是放弃了短期个人奖励，以获得累积的较大的关节奖励（例如，不导致其他AV碰撞，而避免碰撞本身的同时造成碰撞本身），以促进多个目标（例如，所有Ara Ara swarms of the Awharm ewarms of exharm sharms swarms of the Asha ewarms swarms sepsions）的造成。ARA应以一种对社会负责的方式行事，并且可能需要以人为和机器智能结合人类和机器的智能来协调和远程触觉，以协调和远程注视以根据需要的人类机器人团队来完成任务。The proposed framework, which aims to increase trust in the self-determined behaviours of ARAs in meeting the joint swarm goals and expectations of societal stakeholders, has demonstrated the crucial phases of both understanding the behaviours of other agents and building “joint cognition” for remote ARA swarms to make them co-work effectively and efficiently in collaborative decision-making considering social dynamics, leading to socially responsible cyber-physical社会系统（CPSSS）。
在... 实施人机系统集成研讨会
关键系统、其操作频段和要求需要进行表征并与其他系统集成。人机系统与硬件和软件元素的最佳集成对任务执行的多个方面都有影响，包括人类健康和绩效、风险缓解、有效设计和功能、增强安全性以及降低生命周期成本。人机系统集成 (HSI) 领域代表了一种跨学科、全面的跨领域方法，涵盖了将人作为系统考虑因素和目标集成到所有其他系统组件和多个领域中的技术和管理流程。除了人类活动之外，HSI 还涵盖培训、运营和支持维度。此外，HSI 是系统工程实践的重要推动因素，强调人机系统方面，以优化完全集成的系统性能，同时在开发的最初阶段系统地融入所有用户的需求。与国家太空探索运动一致，NASA 正在开发 Gateway，这是一个月球轨道平台，将作为宇航员栖息地，支持前往深空的交通，验证新技术和系统，并充当科学实验室和通信中心等用途。它是通过可进化的基础设施和先进技术将人类探索延伸到深空的阶段的基本要素，支持其他探索架构元素的组装和物流。为了探索 HSI 在任务（系统的系统）生命周期中实施的现状和未来计划，HSI 员工资源组以 Gateway 计划为案例研究，举办了一次 HSI 研讨会。它揭示了约翰逊航天中心的不同组织如何在其流程中纳入 HSI，为 Gateway 的开发和运营做准备。研讨会重点关注 HSI 方法，用于实施 NASA 的六个 HSI 领域：人为因素工程、运营资源、宜居性和环境、可维护性和可支持性、安全性和培训。本文报告了研讨会的结果，以及 NASA 的一些 HSI 历史背景，以及使用员工资源组促进技术知识的成功。作者希望这些信息可用于传播最佳实践，以便将其转化为其他太空探索系统。关键词：人机系统集成、NASA、系统工程、NASA HSI 领域、员工资源组、系统的系统、人作为系统 首字母缩略词/缩写 ARGOS：主动响应重力卸载系统 CAST：机组人员自主调度测试 CDR：关键设计评审 ConOps：作战概念 CREAM：认知可靠性和错误分析方法 DDT&E：设计、开发、测试和评估 DoD：国防部 EED：电子发动机显示器 EMU：额外机动单元 ERG：员工资源组 FOD：飞行运营理事会 HCD：以人为本的设计 HITL：人在回路中