AI| BAE Systems为DARPA 射频机器学习系统（RFMLS）项目开发数据驱动机器学习算法

美国国防先期研究计划局（DARPA）向BAE Systems授予价值920万美元的合同，为其“射频机器学习系统”（RFMLS）项目开发新的数据驱动机器学习算法。

项目概述

2017年8月，DARPA启动名为RFMLS项目，探寻先进机器学习（ML）如何帮助辨识和理解拥挤环境下的新信号。详细情况参阅于此。

合同内容

根据该阶段一合同，BAE将使用认知方法创建机器学习算法，这些算法将使用特征学习技术来区分信号。此外，研究人员的目标是创建算法，通过深度学习方法学习如何在实时场景中区分重要信号和非重要信号。BAML Systems位于马萨诸塞州伯灵顿和北卡罗来纳州达勒姆的工厂的研发团队正在为RFMLS项目开展工作。

研究基础

为RFMLS项目开发的技术是公司自治技术组合中机器学习和人工智能研究重点领域的一部分，该领域此前的工作包括，DARPA“极端RF频谱条件下的通信”（CommEX）和“自适应雷达对策”（ARC）项目。BAE系统公司还推进了DARPA将机器学习和人工智能引入RF领域的第二轮主要工作，被称为频谱协作挑战赛（SC2）。

评价

BAE传感器处理和开发产品线总监John Hogan博士说：“由于缺乏态势感知、无法应对威胁及通信易受恶意攻击的影响，我们无法在会产生操作风险环境中识别唯一信号。我们对RFMLS项目的目标是创建能够全面了解RF频谱的算法，以便用户能够识别并对可能造成伤害的任何信号作出反应。”