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融合计划:美国陆军通过加入 Project Convergence 22 的部队验证信息共享能力

 星星啊月亮呀 2022-06-07 发布于北京

2020 年 9 月 15 日,在亚利桑那州尤马试验场的 Project Convergence 20 期间,一个增程/多用途无人机系统升空进行操作测试。

——美国陆军表示,它已证实今年参与“融合计划”的军事部门和国际部队可以长距离交换信息和连接,这是今年秋天进行顶点实验之前的一个关键里程碑。

陆军在 6 月 3 日表示,一项名为 COMMEX 1B的通信演习取得了成功,它在偏远的实验室和现场环境中复制并告知了项目融合的规模和情景。

据陆军称,测试包括 50 多项技术,范围从马里兰州阿伯丁试验场和德克萨斯州布利斯堡的联合联合系统集成实验室延伸到英国和澳大利亚。Project Convergence 规划师 Nate Saul 中校在一份声明中将测试描述为“我们迄今为止完成的最分布式的 COMMEX”。

今年的 Project Convergence,通常被称为 PC 22,将是第一个积极参与国际合作伙伴的项目;英国和澳大利亚将参与这项大实验,而加拿大和其他国家则在观察。Project Convergence 是陆军对联合全域指挥控制 (JADC2) 的贡献,JADC2 是一种尚未实现的无缝信息共享能力,无论军种或国家归属如何。

英国陆军首席数据官兼信息开发负责人斯特凡克罗斯菲尔德准将在一份声明中说:“第四次工业革命正在改变战争的性质,它将变得非常紧密,数据流经所有不同的职能部门。” . “如果我们能够建立一个可以用来与之抗争的普遍网络,那么它就会打开所有其他机会。这在技术上具有挑战性,这是肯定的,这是我们如何追求的一个例子。”

年度项目融合于 2020 年在亚利桑那州的尤马试验场拉开帷幕。它每年都在扩展,对尖端技术进行测试并引入新的参与者。PC 22 将专注于印度-太平洋和欧洲战区。

官员们希望 PC 22 能够产生可操作的见解和指导。升级网络和扩大通信的范围和弹性是陆军领导层确定的六项现代化优先事项之一。

陆军未来司令部网络跨职能团队主任杰思·雷伊将军上个月表示,将吸取大量经验教训,尤其是在与联合和联盟伙伴共享数据方面。

阅读延伸:

美国陆军融合项目(Project Convergence)试验和对应的杀伤链。

  • 陆军需要通过天基Mesh网络将不同作战领域的传感器和射手连接起来。

  • Mesh网络是连接传感器和射手的骨干网络,需要韧性、智能化、软件定义、生存能力高。

  • 未来战场,指挥所的参谋需要能在几小时内通过编程,实现新的跨域融合的杀伤链。

  • 无人机之类的传感器和电子战等子系统由于基于MOSA定义软硬件接口标准,军方可以不找武器平台原厂,就能够编程集成新的子系统。

  • 射手也需要软件定义,从而可以让人工智能控制火炮、遥控武器站、无人机等。

  • 通过人工智能,实现敌方目标的自动识别和打击平台的自动最优选择。

  • 人工智能算法需要软件定义,通过编写几十行代码,就可以实现新的能力。

  • 要实现利用人工智能算法进行目标识别和分类,并自动分配打击平台,需要有相应的标准。

  • 不管是杀伤链、人工智能算法还是传感器、网络和射手,都要有适应性,能敏捷升级。

  • 模块化开放架构,对于软件定义来说是关键基础能力。

  • 从发现目标到目标摧毁后的评估,未来陆军杀伤链将控制在一分钟内。

  • 未来陆军的NGCV下一代战斗车辆中的无人自主的RCV和OMFV,都将接入到杀伤链。

  • TITAN第一步可以看做是陆军连接LEO低轨道星座和天军传输层星座的跨域传输网关。

  • 不同系统之间的数据格式不一致,需要用软件来自动化转换。

问题:

  • 天基Mesh网络与空基Mesh网络之间有何联系?天基Mesh网络和空基Mesh网络如何配合使用?

  • Firestorm的集装箱数据中心和TITAN为何都要用到容器?

  • 指挥所的参谋未来如何开发和部署升级多域战的杀伤链软件?需要掌握哪些IT技能?

  • 陆军的射手匹配算法与空军的ABMS的射手匹配算法有何异同?

  • JAIC与陆军人工智能应用的隐秘联系是什么?

  • 人与人工智能之间是什么关系?如何能力互补?

  • 指挥所的指控软件如何与人工智能互操作?

一、美国陆军未来司令部20秒的杀伤链

2020年9月,美国陆军未来司令部的多个跨功能团队(CFT),在亚利桑那州尤马试验场进行了“融合项目”的演习试验。在亚利桑那州尤马试验场(Yuma test Ground)炎热的六周时间里,陆军研究了几十种作战场景,将武器系统和传感器连接在一起,应用人工智能来探测和定位威胁目标,打造从发现目标到打击目标20秒的杀伤链。

这一演习试验关键包括三个部分:

  1. 传感器:目标数据来自低轨道LEO、中轨道MEO和同步轨道GEO的军用和商用卫星,以及陆军灰鹰无人机和地面车辆的传感器。

  2. 指挥与控制:这些传感器采集的数据将流入位于华盛顿刘易斯-麦科德联合基地的指控中心。在那里,这些数据将被Prometheus人工智能算法进行处理和分析——它能比人类参谋更快地发现和识别目标。值得注意的是,麦科德也正好是陆军第一个情报、信息、电子战和空间营(I2CEWS)的所在地,这并不是什么巧合。然后尤马试验场的装在集装箱内的HPC超算集群上的FireStorm人工智能算法将根据目标类型和坐标,自动计算出摧毁该目标的最佳射手。

  3. 射手:用M109自行榴弹炮、灰鹰(Grey Eagle)或地面车辆向目标发射弹药。

二、杀伤链的详细流程

以下是融合项目中传感器到射手的杀伤链的步骤:

  1. 侦查卫星、灰鹰无人机和地面车辆传感器采集并发送尤马试验场的战场图像数据到卫星。

  2. TITAN代理地面站通过卫星链路接收这些数据,并传给普罗米修斯人工智能系统。

  3. 普罗米修斯人工智能算法分析这些图像,检测出敌方坦克目标,并将其转换为目标数据。

  4. 敌方坦克信息和坐标数据通过卫星通信再从TITAN发送到尤马试验场。

  5. 目标数据显示到尤马试验场的陆军士兵的TAK战术攻击套件软件中,形成通用作战图。

  6. 运行在集装箱HPC超算集群上的FIRESTORM AI系统,根据威胁目标,通过人工智能算法自动匹配火力打击平台,生成火力打击解决方案。

  7. 陆军的指挥员批准打击方案,目标数据发送到武器系统或士兵,对目标进行打击。

来自近地轨道卫星、灰鹰无人机和作战地面车辆的不同传感器对亚利桑那州尤马试验场进行战场侦查。通过无线Mesh网络,这些侦查数据被传到尤马试验场北面1300英里外华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地(Joint Base Lewis-McChord)的一个云计算中心。图像由云计算中心进行合并和分析。运行在这些服务器上的名为“普罗米修斯”的AI算法,识别出一辆敌方坦克及其地面坐标。

然后,“普罗米修斯”AI算法将目标坐标和敌方坦克的合成图像发送回亚利桑那州尤马空军基地。这些计算机运行的是另一种AI算法:FIRESTORM(同步方式优化多域战的响应)。FIRESTORM将天气数据、地形数据和友军位置整合到通用作战图中。

FIRESTORM会自动选择连接在Mesh网络中最适合向该目标开火的武器。在这次演习试验中,被选中的武器是155毫米增程加农炮(ERCA),位于离敌人坦克30英里的地方。FIRESTORM随后远程控制这门炮,自动将炮调到所需的方位角和仰角,并授权炮兵军官开火。


在刘易斯-麦科德联合基地运行Prometheus-AI的计算机是云计算基础设施,而在尤马试验场运行FIRESTORM-AI的计算机是集装箱化的HPC超算。

从采集所有平台生成的图像,通过Prometheus-AI分析出目标身份和坐标,到FIRESTORM-AI算法选择ERCA,自动瞄准目标,授权炮兵军官开火,总计20秒钟时间。炮弹花了大约一分钟的时间击中了30英里外的目标。

这是一个非常简单的作战场景,只有一个目标和一个武器。现在考虑一个复杂的场景:数百个敌方目标和数百个相应的武器平台(轰炸机、战斗机、火炮、坦克、无人机、海军舰艇上的导弹、武装直升机等)都连接到FIRESTORM-AI控制的无线Mesh网络。这将需要靠近战区的超级计算机的处理能力,同时考虑到机动性和生存性,这个超算必须集装箱化运输,便于机动。

三、从5F杀伤链模型看这次试验

现在,让我们用5F杀伤链模型来看这次融合项目的演习试验。Find(发现)、Fix(定位)和Fire(开火)阶段花了20秒。Finish(终结)阶段(炮弹飞行并击中30公里外的目标的时间)大约花了一分钟。Feed(反馈)阶段(一架盘旋的收割者无人机向FIRESTORM-AI发送攻击后敌方坦克燃烧的视频)需要10秒。因此实际的杀伤链的总运行时间是90秒,而不是20秒:20+60+10=90秒。

能不能比90秒还要快?应该可以。因为涉及的一些硬件、软件和通信链路都还是原型。通过优化人工智能算法和数据格式转换软件,可以把整个杀伤链压缩到一分钟多一点。90年代的空军上将John Jumper会很自豪:他的目标是在10分钟或更短的时间内击中任何已经识别的敌方目标。

四、杀伤链构建时间也很重要

虽然杀伤链的运行速度很重要,但是同样重要的是杀伤链的构建时间。

今天的多域作战同步不同领域的武器平台,需要几天到几周时间。未来在面对势均力敌的对手的多域作战中,需要快速和连续的集成不同领域的武器系统,要能够在数小时内完成作战能力的集成。


融合的目标是要能够快速和持续的实现不同领域的作战能力的集成,从而让不同层级的作战单位通过跨域协同和多作战领域的攻击击败敌方。下图是美国陆军计划到2028年时各个作战单位的任务规划时间窗和战场控制范围。


陆军未来司令部上将Mike Murray指出,在尤马试验场几乎没有已立项的项目,试验的都是非常不成熟的新技术。

国防部联合人工智能中心(JAIC)主任在与Murray的一次会面中说到,软件适应新威胁和新机遇的速度远快于升级物理武器的速度。所以在这一软件驱动的战争中,不断修改代码不是为了修复缺陷,而是未来武器增加新功能。

Murray指出,尤马的神奇之处在于,每天晚上都有人在编程,解决白天发现的问题。他认为,未来的旅和师级的指挥所里,要有参谋来修改软件,解决当天遇到的问题。

在融合项目的演习试验期间,陆军未来司令部的APNT跨功能团队主任Willie Nelson的团队和他们的合作伙伴,运行了这个杀伤链350次。也就是说42天时间里,每天平均可以构建8个任务线程(Mission Thread,简称MT,任务工程中的专业术语)。


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