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    華如科技發布全棧式軍事智能決策解決方案,全面解讀AI與仿真新機遇

    發布時間:2020-05-15 來源:華如科技

    “新互聯網+大數據+人工智能+”時代的到來為建模仿真帶來了新的發展與挑戰,特別是大數據、深度學習等方法的成功應用,為解決復雜系統建模提供了很好的啟示。針對復雜系統中存在的大量無法用形式化表示的特性,AlphaGo所采用的人工神經元網絡方法成為一種新的途徑,而仿真環境為深度學習提供了安全、快速和高效的訓練場所,如何實現同時利用仿真數據與深度學習方法對類似于戰爭決策這種復雜系統進行建模也成為新一代建模仿真應用研究的熱點。

    華如科技憑借多年來在作戰仿真領域的大量成功實踐,以AI和仿真技術賦能軍事業務,推出全棧式軍事智能決策解決方案及AIStudio軍事智能模型訓練平臺,將規則驅動融入數據驅動,從單一智能邁向混合智能,提供感知智能、認知智能、決策智能和行動智能全流程整體解決方案,支撐方案籌劃驗證、指揮輔助決策、武器裝備智能化升級、無人裝備研制等應用領域。


    一、全棧式軍事智能決策解決方案
    對于軍事領域而言,AI面臨著更大的挑戰,20世紀70年代,美軍就提出了“OODA”理論,即觀察(感知)、判斷(認知)、決策和行動。在各個層級的軍事行動中也大量嵌套了OODA環,交戰各方會不斷觀察周圍環境、獲取相關信息、判斷威脅,即時調整、做出決策、開展行動,OODA周期越短的一方往往就占據主動,獲得優勢。

    全棧式軍事智能決策解決方案將AI嵌入到OODA環中,以AIStudio軍事智能模型訓練平臺為核心,AIStudio作為軍事智能決策服務的一站式AI開發平臺,提供智能模型構建、訓練、集成、部署全流程支撐,通過“AIStudio+”的方式與BattleSim、DataStudio、XSimStudio、UVSim進行無縫集成,為用戶提供OODA單一環節及全環節的智能化方案。


    1.主要內容
    (1)感知智能
    感知智能就是要使機器具有視覺、聽覺、觸覺等感知能力,仿真能夠提供各種復雜戰場背景下的圖像,包括各種裝備型號、各種戰場環境、各種角度、各種光學(紅外、微光)圖像等,通過深度學習訓練出初步的智能模型,讓機器“看”懂與“聽”懂,并據此輔助更高層級的機器高效地完成如圖像識別、語音識別、語言翻譯等工作,從而為快速實時形成容量大、覆蓋全、情況準的戰場態勢圖提供堅實的基礎。




    BattleSim通過構建虛擬的、逼真的作戰場景,可為感知智能提供復雜戰場環境下、多光學專業的環境數據和圖像數據,可以支撐深度學習訓練,生成、驗證感知智能算法。

    (2)認知智能
    認知智能旨在分析研判戰場態勢,預測對手作戰企圖和態勢發展。DataStudio大數據平臺,基于網絡爬蟲、自然語言處理和知識圖譜技術,可實現多語種數據采集、在線翻譯、文本分析和知識抽取,完成領域數據資源的自動整合,構建領域知識庫;在領域知識庫基礎之上,結合機器學習、深度學習等技術,提供知識百科、智慧搜索、意圖分析、動向預測等輔助決策服務。





    (3)決策智能
    決策智能在特征識別、文本理解的基礎上,利用深度強化學習、博弈論、多智能體、自然語言處理等技術,依托高性能并行離散事件仿真引擎XSimStudio實施大規模超實時仿真與交互,提供管理數十萬核CPU和GPU組成的大規模異構計算資源的能力,可支持監督學習和強化學習等AI訓練算法,可同時監控數百訓練任務,快速彈性分配計算資源。此外,提供仿真環境與智能算法通用接口,支持模塊化設計智能體,對算法的訓練和推理進行優化和加速,支撐智能算法的高效訓練、對抗與無縫集成。
    (4)行動智能
    行動智能是“OODA”循環的最后一環,要求無人裝備具備很高的自適應性和自主能力,具備自主判斷能力,以適應復雜多變的戰場環境。此階段,借助強大的計算能力和深度強化學習算法,綜合運用感知智能、認知智能、決策智能,實現無人平臺的智能規劃與自主行動智能,能夠對復雜的戰場態勢環境立即做出反應,快速做出應對,利用自主控制系統,擇優高效地選擇安全保障路線,擺脫敵方打擊。
    UVSim無人仿真平臺為無人平臺提供仿真測試環境,實現對無人平臺綜合效能的仿真模擬,主要用于驗證無人平臺在戰場對抗場景下的作戰概念、編配運用方式以及模擬訓練,綜合分析其作戰效能、作戰能力、體系貢獻率等,為優化編成編組、作戰運用、戰法創新、系統功能匹配、戰術技術指標論證等提供全面、系統的量化分析支撐。

    2.技術特點
    (1)將規則驅動融入數據驅動
    基于規則的建模利用規則驅動智能體模型,通過實現領域專家總結的經驗規則來解決指揮輔助決策問題,由于規則自身無法進行自我學習和進化,其智能化水平受限于領域專家的經驗總結水平。數據驅動的人工智能模型可以自我進化和學習,但依賴于大量的數據?;诖?,方案用規則驅動產生數據、數據驅動AI模型訓練的方式,將規則驅動和數據驅動結合起來,在復雜的戰場環境、復雜的對抗態勢、不明確的敵我信息下,訓練出具備一定輔助決策能力的人工智能模型,并進一步采用智能模型自我對弈的方式,進化出更強的智能模型。


    通過與規則模型對弈的方式訓練智能模型,其智能水平取決于規則模型產生數據的質量,而數據的質量又取決于規則模型的質量,與實際場景貼近的規則模型可訓練出符合實際需求、更加真實的智能模型。XSIM仿真平臺擁有大量的模型用于仿真,特別是積累了豐富的規則集,可用于與AI進行對抗產生數據,而AI則利用這些數據來提高自身策略。此外,XSIM平臺能夠以超實時的速度進行仿真,支持與AI端毫秒級通訊,因此非常適合作為強化學習的訓練環境。

    XSIM仿真模型采用面向對象、組件化、參數化建模方法,根據陸、海、空、火、網、天等各領域作戰仿真軍事需求,對作戰空間中的武器裝備、作戰行動、作戰環境等要素進行建模,面向戰術、戰役層次,提單裝、聚合、復合3種粒度,低、中、高3種分辨率的可參數化模型300多類,能夠為作戰實驗、裝備論證、訓練試驗等方向提供支撐。


    (2)從單一智能邁向混合智能
    與目前廣泛應用在圖像識別、數據挖掘類AI應用不同,軍事智能涉及面廣、復雜度更高,單一的規則驅動的智能模型或數據驅動的智能模型都無法滿足軍事領域多裝備、復雜多變戰場環境的實際情況。因此,通過人機互補、人機協同和人機融合等形式,實現更高級、更魯棒、更強大的混合智能,從而在復雜環境中能夠在推理、決策、記憶等方面達到類人智能水平。

    方案在實現了將規則驅動融入數據驅動的基礎上,基于仿真數據構建領域知識圖譜,并將強化學習引入知識抽取及知識融合等核心技術中,實現基于認知計算的混合增強智能?;旌显鰪娭悄芡ㄟ^模仿生物大腦功能提升計算機的感知、推理和決策能力,可以更準確地建立像人腦一樣感知、推理和響應激勵的智能計算模型,尤其是建立因果模型、直覺推理和聯想記憶的新計算框架;混合增強智能借鑒認知科學、計算神經科學的研究成果,使計算機通過直覺推理、經驗學習、深度強化學習將自身引導到更高層次。

    進一步,我們認為,混合增強智能應與人結合,最終形成人在回路的混合智能,在這種范式中,人始終是混合智能系統的一部分,當系統中計算機的輸出置信度低時,人主動介入調整參數給出合理正確的問題求解,構成提升智能水平的反饋回路。智能系統收到人反饋的合理策略后,運用深度強化學習、元學習等技術提升混合智能水平,可以把人對模糊、不確定問題分析與響應的高級認知機制與智能系統緊密耦合,使兩者相互適應,協同工作,形成“1+1>2”的智能增強智能形態。


    二、軍事智能模型訓練平臺AIStudio
    AIStudio是面向軍事仿真領域提供智能決策服務的一站式AI開發平臺,涵蓋了智能模型構建、訓練、部署的整個流程,它依托高性能并行離散事件仿真引擎,能夠在CPU服務器集群上實施大規模超實時仿真與交互,同時提供仿真環境與智能算法通用接口,支持模塊化設計智能體,支撐智能算法的高效訓練、對抗與無縫集成。

    AIStudio支持與軍事仿真、工業、機器人和物流等行業仿真系統快速集成,使數據分析人員、開發人員和領域專家能夠快速構建與訓練智能模型。同時,AIStudio平臺允許用戶集成現有模型以擴展出層級更高、結構更為復雜的智能模型。既可支撐用戶快速構建智能模型及算法開發,也可為用戶提供智能模型應用體驗。典型應用場景包括智能藍軍、智能參謀、研究院所(中心)實驗室智能作戰實驗、無人戰車自主控制、工業控制、物流及交通仿真等。


    AIStudio技術特點:
    • 支持集中式模式下進行多節點多進程循環推演;
    • 支持分布式模式下以主控或受控形式進行推演;
    • 支持模塊化設計智能模型
    • 提供豐富的強化學習算法庫
    • 提供樣本存儲服務,支持離線學習

    AIStudio平臺的核心為AI引擎,該引擎可以通過CPU服務器集群產生訓練數據,并將其放入到采樣器中,然后通過GPU服務器中的優化器更新神經網絡模型參數并持久化保存到模型池中,以用做下一次采集樣本的策略,其總體結構如下圖所示。


    目前該解決方案已在多個項目中成功應用,并為軍隊、院校及科研機構的智能模型訓練提供了有效支撐。

    未來,華如科技期待與更多有志伙伴一起共創AI與仿真的美好未來!

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