陆军士兵与来自指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视和侦察(C5ISR)中心的工程师和科学家合作,测试了在高级瞄准和杀伤力辅助系统(ATLAS)计划下开发的技术原型。“测试了广泛的辅助目标获取、跟踪和报告功能......
我们能够在图像中看到正在测试的 ATLAS 组件。最值得注意的是,我们看到四四方方的传感器单元安装在 M1 炮塔的旋转底座上,就在其 120 毫米主炮后面。
正如C4ISRNET的 Nathan Strout 所强调的那样,ATLAS 从连接到储罐的光学传感器开始,将周围区域的图像输入到 AI 算法中,用于对象检测和图像分类。从那里,检测到的威胁的图像显示在坦克的触摸屏界面上,供坦克指挥官查看,以及武器/弹药选择选项。
该计划的主要目的是通过人工智能的实验和实施来加快目标识别速度,从而消除坦克乘员仅依赖手动定位目标的需要。
应该指出的是,这一切都需要一个人在回路中,因为坦克指挥官仍然必须选择要交战的目标以及使用哪些武器和弹药类型。正如 C5ISR 人类感知实验室的首席工程心理学家 John Graybeal 博士在 2021 年的一篇陆军文章中指出的那样,ATLAS 旨在支持手动目标识别,从而增加与敌方目标交战的机会。“ATLAS使用辅助目标识别系统来扫描一个视野,因此士兵得到了人工智能系统的协助,该系统也在搜索现场。
美陆军通过实施机器学习和人工智能技术来提高坦克杀伤力的努力已经进行了几年。早在 2020 年 7 月,该军种就宣布,新泽西州皮卡汀尼兵工厂的工程师正在开发中口径先进杀伤力和准确性系统 (ALAS-MC),这是一种集成了“中口径武器、弹药、火控和传感器的武器系统,可有效打击远距离目标”。ALAS-MC武器系统集成了一个带有50毫米自动加农炮的传感器单元,称为XM913,如下所示。
人工智能还可以帮助基于陆地车辆的分布式孔径系统(DAS),这是艾布拉姆斯X未来主战坦克的一个可能特征,允许乘员使用增强现实护目镜“看穿”坦克的船体。ATLAS、360 IRST 和类似 DAS 的系统都可以使用正确的软件以数字方式突出显示周围环境中感兴趣的对象或威胁。事实上,通用的人工智能驱动软件架构可以部署在地面车辆的不同光电和红外态势感知系统中。
此外,现代主战坦克,尤其是高度先进的M1艾布拉姆斯坦克,需要深入而漫长的训练时间,让乘员学习如何操作它们。使用ATLAS来改进目标选择和目标交战将使坦克部队能够更好地平衡在战斗中成功操作坦克所需的需求。正如我们在之前的战区专题中强调的那样,坦克操作员必须在坦克对坦克的战斗中应对一系列挑战,包括战术、车辆操作和武器操作。
虽然ATLAS以人机交互为中心,但这项新技术也可能成为大型无人地面车辆所需的目标能力的垫脚石。这一切都是在国防部更广泛地推动人工智能和自主武器系统之际发生的,这只是人工智能如何成为未来武器发展中越来越重要的组成部分的一个例子。