物流的军事包含比大多数人意识到的更多的功能。在现代战这意味着要对大量数据进行筛选，以便在供应、运输、通信等方面做出决策。使用人工智能(AI)和机器学习（ML）在一个或多个区域物流可以帮助加速这一过程，使之更加灵活。
虽然AI和ML可能对军事后勤很大的好处，军方一直专注于其他领域的AI和ML应用。军方一直在缓慢吸收，并且经常接受一个琥珀色的状态为活跃的战区提供后勤保障。
然而，在军事整合AI物流自带随之而来的关注，虽然他们不一样的时候使用AI进行监视，智力，或武器。该问题与AI物流与固有的不可预测做，易受剥削。
数据科学家和工程师在人工智能和ML方面取得了巨大进展，取得了令人印象深刻的成果，但这远非万无一失。这种不确定性直到最近还阻止了对可用的AI和ML解决方案的更热情的使用。一个指示要求所有基于人工智能的系统，以在任何时候都一个人监工或经营者应减轻，但不能消除，破坏和危险技术的幽灵。
尽管如此，事实是，美国最大的对手正在积极寻求在自己的防御系统使用AI和ML，而同样是这些系统面临着同样的风险和脆弱性，可能会出现独特的机会，为美国国防部（DOD），以公平的竞争环境，可以这么说。
即使如此，因为它可能会，美国国防部正在解决使用AI在美军后勤问题，由新成立的带头联合人工智能中心（JAIC）。的作者“总结2018年国防部人工智能策略”指出，“其他国家，特别是中国和俄罗斯，都使得在AI显著投资用于军事目的......在美国，连同其盟友和伙伴，必须采用人工智能，以保持其战略地位，优先未来战场，并保障这个命令。”
本文将介绍人工智能在物流领域的一些试点模式或积极运作的领域。讨论的领域包括:
- 预防性的维护
- 云服务
- 供应链管理
- 医疗援助
- 无人驾驶补给
我们从预防性维护的讨论开始分析。
预防性维护
JAIC主任空军中将约翰·n·t·“杰克”·沙纳汉说，“我们要找出一些智能自动化的举措可以在提高效率和效益的后台功能方面提供近期分红。”JAIC下一个重要的AI物流计划是预防性维护，特别是战斗机。
早期版本的自动预防性维护为军方是F-35战斗机的测试执行洛克希德·马丁公司早在2015年下面是一个2：示出了50分钟的视频自主物流信息系统(爱丽丝)在工作中:
没有AI或ML，但空军首席科学家提格雷戈里·撒迦利亚确认人工智能是“智能”系统背后的驱动力。该系统可能会变得更加“智能”，可能会有来自国防承包商的支持人工智能软件C3.ai。AI公司目前与国防部有9个项目。
军方使用的是ALIS，可能还会使用C3 AI套件。然而，如果试验项目被证明是长期成功的，军方可能很容易定制这些和类似的技术，为其他类型的车辆和设备积累相同的利益。我们最近发表了一篇更深入的文章在军事预测分析用于其他用途。
云服务
信息的中央资料库听起来像军队一个坏主意，但在物流的世界，这是必要的。这意味着在时间，精力和金钱的节省，如果后勤人员有运动用品和设备，以保障部队时，他们需要做出明智决策的所有信息。
在此，陆军线IBM签约对沃森提供的云服务以及访问存储和处理数据的物流从各种来源的到来。后勤保障活动，或LOGSA，（现物流数据分析中心或LDCA)指挥官约翰Kuenzli所述2017年：
像沃森功能使其成为一个非常激动人心的时刻我们。这可以从一些比较技术性工作腾出我们的分析师，让机器的方式做一些这一点，并利用分析师的专业知识来查找并进一步目光投向那里的军队是怎么回事。
这个想法是利用云来上传来自车辆和设备的传感器数据，并执行“conditioned-based维护（CBM）“，这是一个修理时需要的办法，成为可能与AI-驱动的数据分析。下面是从IBM 360辆斯特瑞克战车概念视频的4分钟的证明：
虽然煤层气的理念下，预防性维护落下，在这个特殊的使用AI的大局观是军事数据迁移到云中。据美国国防部首席信息官达纳迪希，数据访问是今天的关键在于有效的战争。他解释说：
的事情之一，传统的计算一直有同是战士坐出来的战术优势，[同]云坐在[别处]一个问题。现在想象一下，一个世界里，我们可以采取与在它之上的新应用程序的计算能力，并把云右转入上的优势战术战斗机的手中。这就是为什么云计算是对我们如此重要。
在2019年，早期倡议绽放成下安全的云存储和软件数十亿单提供商合同联合企业防御基础设施(绝地武士)几家商业公司竞相争夺。不幸的是,法律问题阻止了国防部的行动。
供应链管理
政府也可能像其他平民一样成为欺诈的受害者，也许更多的是因为它每年价值3500亿美元的收购。为国防后勤局（DLA），这是一个很大的问题，因为它提供了什么样的军事需求，如武器，维修配件和燃料，以及剩余设备的处置。由于DLA接收的平均百万投标的日子，也可以是致命的容易一些可疑交易打通。
为了解决这个问题，通过DLA私人和公共数据的山识别和标志可疑或异常的供应商转向AI和ML软件来排序。DLA物流运营副总监迈克尔·斯科特声称其商业决策分析（BDA）工具已经取得了很大的区别。5个月的操作：
它已经确定了350多个高风险CAGE代码或供应商的实体。这可能是我们最关注的问题之一，现在从流程的角度看是欺诈还是坏演员的企业数量上升谁试图进入我们的业务。这种新的工具已经在鉴定非常有帮助从一开始，并允许我们把控制在我们的系统不允许他们从DLA获得业务。
目前还不清楚如果DLA内部开发的BDA工具或承包出去的几个信息技术和AI公司下的合同授予一个J6企业技术服务（JETS）程序。
医疗救助
即时医疗救助并非总是可用在战场上。这可能是在该地区缺乏实际的医务人员，受伤超过医护人员的技能，或分流，其中医务人员优先考虑最严重受伤的问题。AI有可能会提供物流的该区域一些答案。
AI在医学上是在商业领域行之有效的领域，但没有这么多的军队。目前正在努力纠正这种不平衡，与陆军的远程医疗与先进技术研究中心（TATRC）标题上的电荷。
TATRC最近授予了查尔斯河Analytics（分析）有合同，开发一种人工智能系统，将监测，诊断，并在战场外伤的治疗受害者。名曰自动加固战斗伤员救护（ARC3）系统，它不会是一个完全自动化的医疗AI，而是软件，在伤病的诊断，监测患者，并提供治疗时，病人的立即撤离是不可能的可以帮助医务人员。该系统是目前正在开发中。
查尔斯河也获得了开发该项目的合同战斗伤亡护理的总体预测(EPIC3)移动应用。我们的想法是提供医师一些决策支持，当涉及到处理外伤。
在裁决中，查尔斯河说：“使用分类的学习来预测危及生命和难以检测的伤害合奏，通过机器频繁调整。EPIC3据称给出了步骤，通过一个简单的治疗那些受伤的，易于使用的界面，裁缝本身的需要和用户的技术水平。”该软件正在开发中也是如此。
AthenaGTX称其正处于基于its的开发的最后阶段自动重症监护系统（ACCS）。该公司将其形容为是一个“系统的系统”，“由软件算法控制，以提供重伤战士的自动医疗保健干预措施整合病人生理监测。”下面是它的外观像一个49秒的视频：
该公司还拥有它声称可以在战场分流帮助的可穿戴设备。叫做无线生命体征监测仪(WVSM)，它记录病人的生命体征并将其传输到兼容设备。然而，没有记录表明这两种产品都是在军方资助下开发的。
无人驾驶补给
无人驾驶飞机发出很大的响声在AI的空间，但主要用于监控。大多数人可能不知道的是，军方是在自驾车车辆自治地面补给计划下补给据点和基地认真寻找。这将不遗余力从艰辛人司机和一个补给车队的风险。
陆军已经授予了一份价值数百万美元的合同机器人研究有限责任公司发展自主套件。下面是呈现出无人驾驶的供应将是什么样子两个短视频：
然而，有时是去直线距离，而陆军研究实验室也在考虑使用无人驾驶飞机而不是在联合战术空中补给车（JTARV）陆地车辆。当然，载荷必须是要少得多，但它可能得到地方比地面车辆可能更快。
为此，军方正在与马洛依航空使用其四轴（“hoverbike”）作为第一JTARV。理想的JTARV将能够携带多达800斤，走快60英里，和高达125英里。下面是一个4：显示美国军事Hoverbike原型2017年的能力25分钟的视频。
随着研究人员获得一个更好地了解AI和ML工作，AI的物流使用情况可能会变得更加强劲。在此之前，军方仍可获得AI和ML的好处，如果它可以确保其软件和数据的安全性和安全性。
标题图片来源：国防部
