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美国海军OpenShip项目:AI/ML利用海量数据
来源:AerospaceDefense 
作者:James.W

海军Hopper特遣队(Task Force Hopper)最近启动Project OpenShip,旨在构建“低更改、高影响”AI/ML应用程序。

为了简化信息源并在海军整个水面舰队中将AI/ML转化为作战能力,Hopper特遣队启动了Project OpenShip,以构建“低更改、高影响(low lift, high impact)”的AI/ML应用程序,这些应用程序可以从海军舰船每天捕获的海量数据中产生价值。

自Hopper特遣队于2021年成立以来,Pete Kim上校一直担任队长,以加速海军水面部队组织的AI。美国海军水面部队是一个庞大的体系,在美国军舰部署并执行特定军事任务之前,履行许多不同的职责来战备、维护、装备和配备人员。

“我想谈谈Project OpenShip,这是我们非常兴奋的事情,”Kim在圣地亚哥基地Hopper特遣队总部接受独家采访时告诉DefenseScoop媒体。“这是一种整合数据集的努力,旨在为海上水手构建更好的决策工具,”他解释道。

Kim也是海军水面分析小组(Surface Analytics Group,SAG)的负责人,他指出,当海军“大约两年前开始这段旅程时,一切都是空白,没有数据管理、数字基础设施要求、人才管理、支持分析AI发展的路线图。”

他说,在早期,他的团队面临着复杂的组织挑战,因为当时的海军并不是“为了追求这些东西而构建的”。他们还很快意识到,没有真正的工具可以在庞大的组织中无缝集成和协作数据。

Kim补充说:“一切都是烟囱式的,你会发现几个团队在非常相邻的项目上工作,但是依赖不同的产品、工具或编程语言,以及质量不高或且不易共享的数据”。

Kim认为,从那时起,SAG和特遣队帮助海军“在应对这些共同挑战方面取得了长足进步”。

随着商业技术的不断发展以及海军内部的许多AI/ML项目开始成熟,Project OpenShip的某些根源可以追溯到这些成就,它在过去六个月左右的时间里应运而生。

Kim告诉 DefenseScoop媒体,该项目标志着新的“水面部队范围内的努力,以新颖的方式开发和部署软件,通过集成当今船舶上可用的不同传感器和信息数据,为作战人员创建决策工具”。

各种海军项目办公室一直在部署数据架构来支持这一点,Kim称之为“通用传感器软件栈 (common sensor software stack)”。

该平台旨提供收集TB量级的标记训练数据的能力,海军舰艇在海上每小时就可以产生这样量级的训练数据。而在岸上,Hopper特遣队可以提供关键输入以告知现代用例。

“它们本质上是供作战人员在船上使用的应用程序,”Kim说。“我们希望在几个月而不是几年内完成这项工作。这是一项重要的努力,它是许多不同项目办公室(这些系统和数据的所有者)为实现共同目标而努力的工具,”他补充道。

当被要求详细说明“以新颖的方式”创建和释放软件的意图时,Kim提到了海军的一些老旧舰船。通常,这些系统的硬件和IT基础设施在过去一直是创新的限制因素,但现在项目办公室已经能够部署和支持该软件堆栈。

“一个很好的例子是舰桥联络管理——能够在那里集成各种传感器和信息源,这样你就可以自动化许多流程,让舰桥值班员腾出时间,”Kim说。

他说,这项工作将通过这种“互补用例”融合并连接整个水面舰队的不同团队。

“如果我们没有这样的试点,就会有许多不同的AI工具以非常专有的方式在烟囱中中构建,”Kim指出。

他补充说,海军首席信息办公室(Navy’s Chief Information Office)和五角大楼首席数字和AI办公室(CDAO)一直“非常支持”,以加快他的团队的努力,将他们的一些优先数据系统现代化并迁移到云端。

展望未来,Kim表示,国防部将继续帮助消除阻碍AI/ML部署的障碍——尤其是对于Project OpenShip这样的项目。

“传统上,一个很好的例子是我们的战斗系统和我C4I数据——这些飞地系统之间从未有意地相互打通过,但我们有一些用例,我们必须整合这些数据集。因此,打破政策和技术障碍来整合这些不同的数据集,这是我们将致力于并关注的事情”,他告诉DefenseScoop媒体。

他的团队也在其他方面取得了进展,以实现AI/ML技术的扩展。

Kim证实,他们最近“设定目标首先部署75艘舰船使之具有任务能力”,这是部队始终需要的,通过持续的分析工作来衡量和跟踪水面舰艇的战备情况。在短期内,他们还将优先考虑数据流的自动化,以支持API和其他工具来支持AI/ML应用程序。

在这一点上,Project OpenShip“可能是目前正在进行的最令人兴奋的”工作,Kim说,“因为它真的将成为通用数据工程(common data engineering)和ML模型的蓝图,就像我们边缘平台的分布式基础设施,包括当前和未来,”他说。

“在未来,我们谈论的是无人系统和综合作战系统。因此,这里的目标是支持那些项目办公室和系统架构、文档,并真正吸取经验教训,以便能够将其作为一个采办项目扩展到我们的舰船上”,Kim说。

https://defensescoop.com/2023/03/20/navys-new-project-openship-aims-to-swiftly-apply-ai-to-data-captured-by-vessels-at-sea/

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