摘要本文概述了一项提案,探讨了大型语言模型(LLMS)的潜在用途,尤其是GPT-4,用于为自动驾驶场景 - iOS制造现实的合成环境。所设想的方法涉及游戏引擎中动态场景的发电,利用LLMS为自动驾驶汽车引入具有挑战性的元素。拟议的评估过程概述了评估,例如现实测试,安全指标和用户互动,旨在为自动驾驶系统的潜在改善奠定基础。本文旨在通过讨论如何利用LLM来为自动驾驶汽车创建宝贵的测试场,从而促进更强大的自动驾驶技术的发展,从而为AI领域做出贡献。具有远见的影响是最终提高道路安全性和可能采用自动驾驶汽车的加速性,为未来的道路铺平了道路,并以更安全,更具效率的运输方式为未来铺平了道路。
本讲座重点介绍了混合实况和模拟培训的优势,充分考虑到在多域和跨国网络中连接多个资产的困难。目前正在开发和建立 LVC 网关、多级安全 (MLS) 架构、跨域解决方案 (CDS)、特殊人机界面 (HMI) 等技术解决方案,以使所有这些成为可能。
如今,M&S 在政府系统采购中的重要性日益凸显,但在设计过程中正确使用 M&S 所带来的潜在成本降低仍然远远低于实际部署成本。为什么国防部采购部门尚未实现这些大幅的成本降低?答案在于以下三个问题领域:工具无法互操作,即使没有决策要求,人员也参与其中,数字产品和流程模型没有标准。SBD 通过利用新兴标准和商业力量实现互操作性,通过部署协作软件环境基础设施,通过创建产品和流程模型的事实标准,为这些问题提供了解决方案。
如今,M&S 在政府系统采购中的重要性日益凸显,但在设计过程中正确使用 M&S 所带来的潜在成本降低仍然远远低于实际部署成本。为什么国防部采购部门尚未实现这些大幅的成本降低?答案在于以下三个问题领域:工具无法互操作,即使没有决策要求,人员也参与其中,数字产品和流程模型没有标准。SBD 通过利用新兴标准和商业力量实现互操作性,通过部署协作软件环境基础设施,通过创建产品和流程模型的事实标准,为这些问题提供了解决方案。
北约盟国正在转变国防战略,以应对近乎匹敌的威胁。这要求以更一体化、更高效的方式在空中、陆地、海上、太空和网络这五个领域开展行动。为了模拟全方位的军事资产(以及对平民和基础设施的潜在影响),未来的 SE 必须处理数百万个动态实体。这不仅能实现更真实、更准确的基于模拟的训练,而且也是为军事领导人创建新的决策支持工具的基础。这可以通过对不同的决策进行多次模拟并评估结果以及它们如何与任务成功标准保持一致来实现。此类功能可以嵌入到未来的指挥和控制系统中,使指挥官能够评估行动方案分析。
地理空间信息已证明其至关重要,因为它可以提供早期预警信号和提供作战见解。在本文中,我们将介绍另一个应用领域,即收集地理空间信息以用于综合训练和模拟解决方案。政府(即情报界)和商业地理空间数据提供商(例如 Maxar Technologies)为选定的关注区域提供了大量接近实时的数据。例如,如果需要,Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域,而现代大数据分析则由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步,我们将提供一个端到端的地理空间平台来消化和分析捕获的数据(例如通过无人机或卫星)并输出 3D 环境,从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
George SKROBANSKI 博士,QinetiQ 培训与模拟 (NSC) 14.30h 6 接近实时的物体检测训练和检测,为时间紧迫的任务规划提供包括检测到的感兴趣物体的地理参考表示的合成环境
NGTS:下一代威胁系统合成环境生成器,模拟数百种威胁和友好构造。托管高保真 MSIC 和 NASIC 模型 • WNS:提供系统工程 • 资金来源:50/50 USAF/USN • 集成商:NAWCAD / 445 TS / 31 CTS
在过去 5 年中,我们看到全球网络攻击数量呈指数级增长,使组织陷入瘫痪,也凸显了良好的网络卫生和对网络风险的充分认识的必要性。对于国防而言,这意味着了解对国防能力、职能和作战成果的威胁。对于国防的作战交付而言,在整个生命周期内确保能力的安全设计至关重要,否则我们可能会从根本上破坏自动化、人工智能、自动驾驶汽车、混合现实、合成环境以及最终的量子计算带来的改变游戏规则的机会。