2021-11-26 00:30:27
WASHINGTON: Ohne künstliche Intelligenz und Werkzeuge für maschinelles Lernen wird die ehrgeizige Initiative Joint All Domain Command and Control (JADC2) des Pentagons laut Space Force und Vertretern der Branche einfach nicht machbar sein.
Brigg. General John Olsen, Mobilisierungsassistent des Chefs der Space Force, General Jay Raymond, sagte letzte Woche während der ASCEND-Weltraumkonferenz des American Institute of Aeronautics and Astronautics, dass das JADC2-Konzept mehrere Netzwerke auf der ganzen Welt umfasst, um die moderne Kriegsführung insgesamt zu verfolgen Domänen, und dass die menschlichen Benutzer automatisierte Hilfe benötigen.
„Wenn wir uns diese Kill Chains ansehen – oder wenn wir uns die Zeit ansehen, um zu spüren, Sinn zu machen und zu handeln – werden diese 'Beobachten, Orientieren, Entscheiden, Handeln oder OODA Loop-Zeitlinien in der modernen Umgebung so komprimiert“, sagte er. „Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind also absolut wesentliche Voraussetzungen dafür, dass wir in der Lage sind, zu reagieren und zu reagieren und die Informationen wieder zu verstehen und dann darauf zu reagieren.“
Seth Harvey, CEO und Mitbegründer des Colorado-Startups Bluestaq, sagte dem Gremium, dass allein die Unified Data Library (UDL) der Space Force „täglich Hunderte Millionen Datensätze verbraucht und wir nur an der Oberfläche der verfügbaren Daten kratzen“. .“ Daher sei KI/ML-Software für die Benutzer ein Muss, „um die Daten zu bereinigen“.
Die UDL ist einer der wichtigsten Beiträge der Space Force zu JADC2 als Datenspeicher von Weltraumsensoren und zunehmend auch von Sensoren, die in anderen Bereichen eingesetzt werden. Die Space Force erteilte Bluestaq im März eine Vertragsverlängerung in Höhe von 280 Millionen US-Dollar für die Entwicklung und Datenintegration in die UDL. Bluestaq half dem Air Force Space Command zunächst bei der Konzeption der UDL im Jahr 2018; es gewann einen Folgepreis, um 2019 mit dem Aufbau der Datenbibliothek zu beginnen.
„Wenn wir uns JADC2 ansehen, wird es ein Kompendium von Entscheidungen geben, die getroffen werden können“, fügte Harvey hinzu. "Einige sind gutartig, andere sind von Natur aus kritischer und gefährden den Menschen."
KI wird „wirklich wertvoll“ sein, um diese gutartigen, alltäglichen Aufgaben wie die Aufgabe von Sensoren, die in das JADC2-Konstrukt integriert sind, zu übernehmen, sagte er. Wenn jedoch menschliches Leben auf dem Spiel steht, wird KI stattdessen zu einem Werkzeug, um „die Informationen zu beschneiden und dem Entscheidungsträger zur Verfügung zu stellen“.
Tatsächlich nutzte Northern Command bereits im März seine Global Information Dominance Experiments, um drei KI-„Entscheidungshilfen“ zu testen, die die Handlungsfähigkeit von Kommandanten beschleunigen sollen. Die KI-Algorithmen werden ein bereichsübergreifendes Situationsbewusstsein, „Informationsdominanz“ und eine „kombattantenübergreifende Zusammenarbeit in Echtzeit“ ermöglichen“, sagte Col. Matt „Nomad“ Strohmeyer, zu der Zeit der Entwicklungsleiter von NORAD/USNORTHCOM J8 JADC2, gegenüber Breaking Defense im exklusiven Interview.
Während KI/ML der Schlüssel für die Fähigkeit der Space Force ist, JADC2 zu implementieren, sagte Robbie Robinson, leitender Weltraumexperimentator am Air Force Research Laboratory (AFRL), dass der Dienst es etwas einfacher hat als seine Schwesterdienste, solche Algorithmen einzusetzen. Das liegt daran, dass Keplers Gesetze der Planetenbewegung einschränken, was im Weltraum getan werden kann und was nicht, während in den anderen Bereichen Luft, Land und Meer die Palette der möglichen Handlungsoptionen viel größer ist.
„Kepler ist unser Freund, wenn es um KI geht“, sagte er. „Es macht es uns ein wenig leichter, unsere Sets zu trainieren und Absichten und Fähigkeiten zu verstehen.“
Das könnte sich ein wenig ändern, wenn die Space Force ernsthaft cislunare Operationen ins Visier nimmt, wie etwa das Bewusstsein für Weltraumdomänen jenseits des geosynchronen Orbits, bemerkte Robinson.
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