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米切尔研究所政策文件
然而，在过去 30 年里，由于缺乏资源和资金，空军基地防御，特别是在西太平洋的基地防御，已经萎缩。这些缺陷危及了空军为联合指挥官提供兵力生成和打击选项的能力，从而无法确保美国利益并击败威胁国际秩序的侵略行为。空军和支持性军事部门必须部署具有成本效益的防空和导弹防御解决方案，以挫败对手的瞄准努力并提高对美国空军基地的攻击成本，以保持一支能够与美国盟友和伙伴并肩作战的重要“内部力量”。防空解决方案应包括分散前沿作战部队、部署有效的主动和被动防空和导弹防御系统，以及在袭击后重建空军基地作战，以提供必要的空军基地恢复能力。还需要为分散的部队提供有效的主动和被动防御。主动防御包括模块化、分层动能和非动能系统，包括机载系统，以应对来袭导弹和无人机威胁。被动防御包括预警和威胁跟踪、空军基地设施的显著强化、损害控制和重建能力，包括在每个分散的空军基地进行大规模跑道维修。
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具有杀伤力、生存力和能力的结构，可以与中国进行重大冲突，遏制核威胁，并满足实现国防战略所需的其他作战要求。 1 数十年来，空军的年度预算比陆军和海军少了数十亿美元，这让空军别无选择，只能不断削减兵力，放弃对从未设计用于当前威胁环境的老旧武器系统进行现代化改造。数十年来，空军的部队设计战略假设可以用现有部队结构来换取对空军现有武器系统进行一些渐进式升级的资金，这进一步加剧了这些预算短缺的影响。结果是空军成为其历史上最古老、规模最小、准备最不充分的空军——规模太小、太老，无法完成需要执行的任务。
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整合不同类型武器系统、语言和数据链的作战并促进其协调执行的能力迫在眉睫，接受过相关编程培训和技能的空军人员也应具备调整和整合传统技术与当前和未来能力的能力。换言之，与通用标准或计划中的架构不同，自适应软件工具可以使美国的能力既向后兼容，又向前兼容。这将使空军能够在未来作战概念中最大限度地利用其兵力设计的每个要素。如果没有这种适应性，美国的作战架构将保持固定和可预测的状态，从而变得脆弱和不堪一击。为了迈向未来，空军必须确保其采购流程、资源和人员配置得到适当构建，以促进这种快速的任务整合。
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数据分析、云存储和安全信息共享正在彻底改变设计、建模、仿真和系统工程实践中数十年来的渐进式改进——传统方法在这些领域继续带来项目挑战。借助正确的基础设施和集成，数字工程可以连接国防系统的整个生命周期，从最初的需求定义到测试、制造、操作和维护。新启动的国防采购计划可以充分利用这些优势并节省时间和资源，而传统和混合武器系统的持续维护和现代化阶段可以从适当和务实的数字工程应用中受益。但是，较旧的系统可能需要大量时间和预算来逆向工程数字工程架构，因此决策者必须明智地决定如何以及何时进行这些努力。
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现在，美国面临着极其广泛的威胁，包括中国和俄罗斯等同等竞争对手、野心勃勃的核对手朝鲜和伊朗，以及伊斯兰国和基地组织等非国家行为体。所有威胁都在不断增加。空军理所当然地希望转型，以应对现代、高度竞争的威胁环境中的冲突。然而，空军在寻求重启被前国防部领导推迟或取消的现代化进程时，也面临着巨大的预算压力。鉴于国防部不愿为空军分配更大比例的国防预算来弥补多年的资金不足，空军现在发现自己正在削减在高度竞争的冲突中不被视为相关的传统部队结构，以将这些资源转移到新功能上。这是一种极其高风险的方法，但它是军队领导人剩下的为数不多的选项之一。成功驾驭它需要仔细考虑什么是真正多余的，什么仍然可以审慎地满足重要的任务要求。这就是为什么应该仔细重新考虑在 2030 年至 2035 年之间退役 MQ-9 收割者的计划。该飞机以低成本、高效的方式满足了广泛的要求。虽然空军已经建议购买 MQ-9 的替代品，但鉴于已经在进行大量必要的现代化项目，这并不能保证。
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当前美国由化学火箭驱动的太空系统可以看作是一个世纪前的飞艇，而对手的太空核热推进 (SNTP) 系统则像现代战斗机，因为它们推力更大、续航时间更长。SNTP 可以为中国和俄罗斯提供超越当前美国太空架构和作战概念并摧毁美国太空部队的手段。然而，这不一定是我们的未来。国防部有机会利用数十年的 SNTP 技术开发来创建更具机动性和可防御性的太空架构，以保护美国利益。创建这种新的基于机动的部队设计将是确保美国太空部队拥有所需资源的重要一步，以便在和平和战争中获得并保持我国的太空优势。
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弹性卫星通信企业要求太空部队利用成熟和新兴的太空技术以及新颖的系统架构，而这些技术迄今为止主要由商业部门推动。美国太空部队可以利用这些技术来发展构成卫星通信系统架构基本构件的三个部分：轨道段，由配备通信有效载荷和其他任务系统的在轨卫星组成；链路段，将网络中的各个节点连接在一起并在它们之间传输数据；地面段，涵盖地面域内发射、操作和利用航天器所需的所有设备 - 包括控制站、天线和卫星电话等用户设备。
突破最后的障碍 - 米切尔实验室
a 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 b 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院艾布拉姆森癌症中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 c 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞免疫疗法中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 d 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院宾夕法尼亚 RNA 创新研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 e 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院免疫学研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 f 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院心血管研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 g 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院再生医学研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104
汤姆·米切尔 - CMU计算机科学学院
•从多项选择问题中自动生成和标记知识组件S.（获得了会议最佳数据集奖）•在生成AI，W。Balu，V。Cerf等人时代保护科学完整性，《国家科学院学院论文集》，社论，第1卷。121，否。22，5月，2024年。•学习比较提示：结合学生日志中的见解和大型语言模型，T。Zhang，H。Kumar，R。Schmucker，A。Azaria，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，AAAI教育工作室，20024年2月，2024年，•荷叶边和莱利：迈向自动吸引会话辅导系统，R。Schmucker，M。Xia，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，Neurips，Neurips 2023 2023年生动AI的教育研讨会（GAIED），1223年12月，2023年，•阅读并收获回报：在说明手册的帮助下学习atari，Y。Wu，Y。Fan，A。Azaria，Y。Li，T。Mitchell，第37届神经信息处理系统会议（Neurips 2023），第37页，第37页，967--976，2023年12月。•LLM的内部状态知道何时说谎，A。Azaria，T。Mitchell，计算语言学协会的发现：EMNLP 2023，pp。967--976，2023年12月。•学习提供有用的提示：援助行动评估和政策改进，R。Schmucker，N。Pachapurkar，S。Bala，T。Mitchell，T。Mitchell，第18届欧洲技术增强学习会议，EC-TEL 2023，2023年9月。