【TIAMAT】DARPA寻求提高自主能力建模与仿真的新思路

在现实场景中，多种因素限制了现代自主系统（如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机和水上飞机）的潜力。考虑到在真实世界进行训练的费用，自主系统是通过建模与仿真来学习的。一般来说，过程是这样的：

~创建一个需要自主的预定平台模型。

~该模型在尽可能真实的环境中进行各种模拟，以生成数据，训练自主系统做出正确的决策。

~在对模型进行充分训练后，将这些学习成果转移到现实系统中并进行测试，以确保训练有效。

~在高保真环境中为国防部平台训练模型有时需要数月甚至数年的时间。此外，面对真实世界中的未知情况/观察结果时，自主性能会变得脆弱。这种脆弱性被称为模拟到现实（sim-to-real）的差距。例如，无人机从密集的城市移动到沿海环境，会遇到截然不同的观察空间。

国防部的建模与仿真，如空军的仿真、集成和建模高级框架软件图，使用数百万个情节片段来训练最先进的自主技术，这可能需要数月甚至数年才能完成，然后才能转化到现实世界的平台上（图片信息来源：美国空军）

与仓库机器人或使用地理围栏在受控环境中运行的自动驾驶车辆等商用自主系统不同，军用系统的未知变量要多得多。例如，飞行动力学可能会出现偏差，照明条件可能会发生变化，而且通常不可能精确模拟对手在真实世界中的行动。

与高保真仿真的传统观点相反，美国国防高级研究计划局（DARPA）专家认为，在不同的低保真仿真中利用其共享语义（如交战规则）学习和转移自主能力，反而能更快地将自主能力从仿真转移到现实中——与传统方法的数周/数月相比，这种转移甚至可能更快。此外，从复杂/现实的模拟转移到抽象和不精确的模拟，可以让系统更好地适应动态环境中快速和不可避免的变化。

对此，DARPA“从不精确和抽象的模型转移到自主技术” (TIAMAT) 项目寻求能对这一理论进行验证的提案。

DARPA“从不精确和抽象的模型转移到自主技术” (TIAMAT) 项目概述

DARPA负责这项工作的项目经理阿尔瓦罗·贝拉斯克斯（Alvaro Velasquez）博士说：“高保真建模可以使人工智能智能体过度适应模拟动态。当你进入真实世界时，没有任何东西看起来与你建模/仿真的一模一样。我们希望在各种平台和领域都能实现通用的自主能力。”

阿尔瓦罗·贝拉斯克斯假设，低保真模拟将以更快的速度和更大的规模生成数据，从而为泛化而非记忆带来可能性。他说：“我们的愿景是在非常多样化和抽象的模拟中学习自主能力。我们将把这种自主能力转移到多样化的平台和环境中，并进行反向探索。一旦我们收集了这些真实世界的经验，我们将探索如何完善我们的抽象、模型、模拟和语义表征，以建立一个反馈回路，实现更强大的迁移学习。”

TIAMAT 项目将在第一和第二阶段结束时分别举行模拟对模拟和模拟对真实的竞赛，第一阶段竞赛的结果将用于从六名参选队伍中筛选出三名(图片信息来源：DARPA）

TIAMAT项目分为两个阶段。第一阶段为期18个月，将开发模拟到模拟的自主转移技术，以及自动开发或改进用于转移的低保真模型和模拟的新方法。第二阶段为期18个月，将开发从模拟到真实的自主转移技术，以及自动开发或改进用于转移的低保真模型和模拟的新方法。该项目的两个阶段将举行两次项目内竞赛。

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参考信息来源：

https://www.darpa.mil/news-events/2023-10-16

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