21 世纪的威慑将不是阻止超级大国相互交战的核威慑,也不是无法阻止全球爆发数千场小规模冲突的临时常规威慑。有效的 21 世纪威慑需要是国家和多国、多学科和多领域的,结合外交、信息、军事和经济 (DIME) 手段,防止陆地冲突延伸到太空。对于新的太空作战领域,定义和理解什么是太空威慑以及什么不是太空威慑对于发展使 DIME 的“M”方面成为可能的太空作战能力至关重要。本文中使用的太空威慑并不意味着太空威慑与 DIME 综合因素(包括军事的 M)的总体威慑是分开且不同的,而是强调将使太空对威慑做出贡献或使其失效的因素和考虑因素。
《空中与太空作战评论》(ISSN 2771-7704)是空军定期出版物 10-1,每季度以在线版出版,是空军部的专业作战期刊。它旨在作为一个开放的论坛,展示和激发有关军事和空军理论、部队结构、战备状态以及与空中和太空作战相关的其他国防事务的创新思维。期刊中表达或暗示的观点和意见均为作者的观点和意见,不应被视为获得国防部、空军部、空军教育和训练司令部、空军大学或美国政府其他机构或部门的官方认可。
由精通全球地缘政治、预测分析、元认知工具和理论、开源信息收集以及内部和外部沟通和消息传递的军事成员组成。Brian Fry 认为,穿制服的科学家和工程师特别适合将技术可能性与作战现实联系起来。开发这些能力将有助于穿制服的科学家和工程师最大限度地为采购界和空军的战斗力做出贡献。在文章的最后,Jonathan Corrado 提出了一项战略,以减轻美国军方对商业卫星通信架构的依赖所带来的无数风险。这些风险包括保护、控制、可靠性、互操作性和访问。
在过去六个月中,全球领先的科技公司纷纷宣布在人工智能方面取得进展。聊天机器人、视频和图形等形式的生成式人工智能的传播,是我们国家安全系统必须迅速适应和改变以适应技术和创新所带来的现实的另一个例子。但要有效和有意义地实施如此快速的变革,需要仔细审查现有流程和组织文化,以确定哪些最好保留,哪些必须发展。如果没有这样的审查,我们可能会开始忽视长期经验教训的变革,从而重蹈过去的覆辙。最重要的是,战争技术的进步可能更迫切地要求作战人员,无论是单独作战还是作为技术合作伙伴的“人机协作”,进一步发展他们的人类能力,例如同理心,并在战场上保留人类自主性的关键要素。
全球领先科技公司在人工智能方面取得的进展。聊天机器人、视频和图形形式的生成人工智能的传播是我们国家安全系统必须适应和改变技术和创新所带来的现实的另一个例子。但为了有效和有意义,实施如此快速的变革需要仔细检查现有流程和组织文化,以确定哪些最好保留以及哪些必须发展。如果没有这样的审查,我们就会冒着忽视长期经验教训的风险,开始转型,导致重蹈过去的覆辙。最重要的是,战争技术的进步可能更迫切地要求作战人员,无论是单独作战还是作为技术合作伙伴的人类在环,进一步发展他们的人类能力,例如同理心,并保留战场上人类自主的关键要素。
是在 2020-2099 年的整个变暖时期进行评估的。随着温度升高,密度高度也会增加。由于场地海拔升高或温度升高,处于高密度高度的飞机会经历与高海拔相同的大气密度,尽管飞机飞得低得多。与低海拔相比,高海拔的飞行条件更差,因此在高密度高度飞行的飞机性能会下降。因此,上一节中定义的每个密度高度阈值都表示 C-17 性能下降的高度,因此必须定义新的最大起飞重量。
SPAFORGEN 是美国特种部队的部队生成模型,旨在为大国竞争时代的作战指挥和服务分配任务提供优化和量身定制的任务准备!我们的方法是通过深思熟虑和可持续的部队生成框架来建立个人、单位、任务区域和综合战斗部队的准备状态,该框架同步训练、演习和其他准备验证事件,以支持战斗部队认证和部队展示。与其他军事部门不同,美国太空部队主要就地部署,因此需要一种新颖的部队生成模型,以平衡当前和未来的作战准备需求,并量身定制全球部队管理和部队现代化要求。SPAFORGEN 有哪些阶段,每个阶段持续多长时间?
2023 年战略计划将继续加强这一作战优先事项,但它也增加了一条重要的努力线 (LOE),这将推动我们在 SpOC 内各个层面完善和记录我们的流程。我们要求进行的最后两项独立战略评估小组 (ISAG) 研究反映了 SpOC 需要记录其流程、编纂程序、建立正式章程并编写 SpOC 指令以提供可重复的运营和员工流程。因此,您将在本战略计划中看到一项关键结果,要求 HQ SpOC 以及我们的 Deltas 和中队都拥有经批准的操作说明。此外,我们还需要与太空系统司令部 (SSC) 和太空参谋部一起记录我们的武器系统维持 (WSS) 流程。我们还需要与空军服务 MAJCOM、空军物资司令部和其他支持机构一起完善流程,以确保我们能够提供战斗能力以及所需的所有必要任务支持,例如基地、人员、安全、电力和 HVAC。
现在,自主系统的增加要求这些系统能够在其环境中与其他物体近距离工作,并且需要在环境物体上完成许多任务,例如装配、运输、会合、对接或避开它们,如碰撞检测/避免、路径规划等。在这篇文献综述中,我们讨论了基于机器学习的算法,这些算法解决了基于视觉的自主系统的第一步,即基于视觉的姿势估计。本文对使用 2D 和 3D 输入数据的 6D 姿势估计的进展进行了批判性回顾,并比较了它们如何应对基于计算机视觉的定位问题所面临的挑战。我们还研究了算法及其在太空任务中的应用,如在轨对接、会合和空间视觉应用带来的挑战。在综述的最后,我们还强调了一些小问题和未来研究的可能途径。
本文概述了卢森堡大学零重力实验室的发展,该实验室是推动太空操作研究的重要资源。该实验室的主要目标是精确模拟太空中微重力条件下的操作,以便在将太空相关硬件和软件部署到苛刻的外层空间环境之前对其进行全面测试。建立该设施所采用的关键方法包括复制太空代表性基础设施元素,例如真实的照明条件、环氧地板和安装在轨道上的机器人系统。该实验室通过集中式机器人操作系统 (ROS) 网络集成其硬件和软件。研究人员可以进行混合仿真,将机器人系统与预先建模的软件组件相结合,以有效模拟复杂的轨道场景。此外,本文还可作为实验室建设的实用指南。该项目的目的是协助研究界建立类似的设施,并促进太空相关研究和技术发展的进步。