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面向物联网的高效、有弹性的边缘智能
从多个领域融合军事能力的学说，以提高功效预示了新的防御时代，其标志是能够承受更高的运营量表和节奏的能力，这是战场上自动化和协调水平的提高而实现的。获得这些技术进步的潜在好处是基于寻找无数挑战的成功解决方案，以便在有争议的环境中更有效，更可扩展的智能，异构，交互资产的运作。说的是，国防能力的自动化和协调提高要求更智能的“战场操作系统”，该系统在时间范围内管理复杂的自动化任务，以阻止人类参与，同时赋予战时足够的控制权。我们称此操作系统，战场互联网事物（IOBT）。在本文中，我们着重于维护IOBT所基于的三种优越原则（在现代冲突中）。，即（i）时间是武器；优胜者是那些最大程度地减少传感器和射手之间的延迟的人，（ii）IOBT是一个战斗网络；所有功能都必须承受一个活跃，确定和技术复杂的对手，并且（iii）机器智能属于需求；需要一种新的AI解决方案，可以迅速投射到需求点，在那里它们可以在野外操作的严峻环境中生存，而不是将AI限制为在较高梯队数据中心运行的解决方案。
展览指南 - SPIE
摘要：未来战场将由活跃的敌方、友方和旁观者组成，环境（例如特大城市和农村）将是动态的，边界将是多样且短暂的。欺骗将成为常态。这些特征意味着作战人员的复杂性增加，需要根据情况做出自适应反应、选择性收集和处理，以及通过无处不在的“事物”网络实时理解大量异构数据。 美国陆军研究实验室 (ARL) 有一个成熟的研究项目，称为战场物联网 (IoBT)，该项目结合了由大学和政府合作伙伴组成的联盟的多学科协作研究，以了解、预测、调整和利用未来战场上将出现的大量联网设备。IoBT 联盟致力于解决一些基本研究问题，例如，我们如何对将要出现的大量设备进行分类，并利用它们来满足任务需求；设备如何学会推断突然的变化，并在存在不确定性和对抗性干扰的情况下快速适应；以及如何将复杂的计算分布在具有动态可用性和连接性的传感和计算节点上？ARL 正在利用 IoBT 等协作研究计划和另一个名为“分布式和协作智能系统和技术 (DCIST)”的计划来实现战场事物的未来。本演讲将重点介绍旨在回答这些问题的一些研究工作，并描述 ARL 的协作研究方法。