洛克希德·马丁公司提供了众多人工智能美国的解决方案军事。该公司声称提供帮助军事人员有效地完成了常规和关键任务，减少了危及军事人员生命的风险。2017年，洛克希德·马丁公司报告收入510亿美元，其中352亿美元来自与美国国防部的合同美国政府。这使洛克希德·马丁公司成为美国最大的军事承包商和世界上最大的国防承包商。
由洛克希德公司和马丁·玛丽埃塔于1995年合并而成，洛克希德·马丁公司是一家拥有超过10万名员工的上市公司。达纳·杰克逊(Keoki)是首席技术官洛克希德·马丁公司。他持有博士学位在航空和从麻省理工学院航天。杰克逊在洛克希德·马丁公司开始他的职业生涯之前，曾是美国国家航空航天局的研究员。
我们将首先概述洛克希德·马丁公司目前的人工智能计划，我们将通过深入研究它们的四个应用来结束这篇文章:
洛克希德·马丁公司人工智能计划概述
先进技术实验室(ATL)是洛克希德·马丁公司的一个子公司，它的大部分先进测试是在那里进行的。ATL列出了它目前的人工智能计划在他们的网站上。他们的一些行动可以追溯到1995年的研究和发展。
尽管洛克希德·马丁公司是世界上最大的美国军事承包商，但它的人工智能计划似乎是进展最慢的，几乎没有现实世界的牵引力和实战用例。这也可能是目前的一个迹象机器学习洛克希德·马丁公司的计划是机密项目，因此不能公开。高级技术实验室网站上公布的大部分较老的人工智能程序，似乎都与当前系统集成，作为已建立的软件或系统的附加组件，以提高人类操作员和常规计算机程序的决策能力。这与刀片合同形成了鲜明的对比，刀片合同是一项新的军事计划，以技术创新为中心，旨在在战场上独树一帜。
洛克希德·马丁公司的首席技术官也宣布了建立他们的AlphaPilot人工智能创新挑战。这一创新挑战，加上人工智能在洛克希德·马丁公司网站上的低能见度，可能有助于进一步表明，人工智能举措不是洛克希德·马丁公司的最高优先事项。向私营部门的竞争对手寻求帮助，他们认为自己能够应对挑战，帮助他们提高发展努力，而不是寻找、雇佣和保留必要的天赋。
AlphaPilot将挑战由10人组成的团队，每个团队设计一个人工智能框架，由NVIDIA Jetson平台提供动力，能够驾驶a无人驾驶飞机无需任何人工干预或导航预编程。洛克希德·马丁公司正在寻找自主系统，以最终超越手动操作的竞争性无人机竞赛团队。首先，从2019年开始，无人驾驶飞机将在人工智能机器人竞赛(AIRR)赛道上进行头对头的复杂赛道比赛，如下图所示。据报道，洛克希德·马丁公司将为获奖团队提供200多万美元的奖金。
洛克希德·马丁公司计划利用胜利平台来帮助他们自己的无人机平台的研究和开发工作，包括空中和太空无人机。由于洛克希德·马丁公司的主要客户是美国国防部，洛克希德·马丁公司将这一内容的发现应用于更智能、更复杂的自主无人机技术的军事应用几乎是理所当然的事情。
这篇关于洛克希德·马丁公司人工智能军事应用的报告涵盖了以下四种应用:
- 自适应电子战系统的行为学习(BLADE)-检测和表征新的无线通讯威胁。
- 任务效能及安全评估(门萨)——完善无人机导航和应急规划。
- 语音理解系统、智能环境(SUSIE)-改进语音识别和自然语言处理。
- 3 d打印技术-美国海军机器人3D打印系统的质量改进。
本报告的目的是阐明洛克希德·马丁公司的产品与人工智能技术的不同军事应用，美国国防部目前有能力在战斗场景中使用。
我们将从洛克希德的应用开始，一个接一个，从刀片开始:
刀锋-自适应电子战
美国国防部高级研究计划局(DARPA)授予洛克希德·马丁公司一份价值2900万美元的合同自适应电子战系统的行为学习(叶片)。美国国防部高级研究计划局表示，洛克希德·马丁公司的项目将探测和识别新的无线通信威胁，如无线电或指挥控制网络，并使其失效。在该合同的第三阶段实地测试部分，DARPA还建议BLADE可以应对来自敌方无线电通信威胁的新对抗措施。
洛克希德·马丁公司和美国国防部高级研究计划局都没有说明该系统的输出，只是报告了它打算在战场上使用的结果。我们无法找到关于系统接收什么作为输入、算法操作如何显示给用户以及系统如何使用其机器学习算法生成所需结果的详细信息。这可能是有意隐瞒的信息。传播这些细节将使美国军方的敌人获得有关BLADE算法内部技术工作的信息。如果是这种情况，那么可以假设创建针对刀片的对策并使系统失效。
BLADE的战略含义超出了通过无线手段中断敌人通信的范围。通常，手机可以作为“射频触发器”来无线引爆临时爆炸装置。BLADE可以使试图引爆简易爆炸装置的手机的无线通信信号失效，从而中和爆炸物并减少伤亡。
在2011年,ATL引用作为BLADE项目的主要项目经理，我们无法找到有关Vikrum学术和专业背景的任何信息。
门萨-无人机导航和规划
洛克希德·马丁公司的先进技术实验室(ATL)开发了一种机器学习软件系统门萨(任务效能及安全评估)。ATL索赔门萨俱乐部可以帮助美国军方推进其自主无人机项目，允许无人机跟踪列出的任务要求，并评估每一个检测到的意外事件的影响，以确定它是否影响车辆的安全或其任务。该门萨系统检测异常事件，可能会影响关键变量，将导致任务的成功或失败。
该系统所采用的机器学习方法并没有由洛克希德·马丁公司明确地公开概述，但我们可以推断该系统使用的是a的混合预测分析和机器视觉。机器视觉将被用于需要检测真实世界目标的数据分析，例如跟踪一个移动的目标或正确地识别其他个体。
该软件的预测分析方面似乎是计算在不同于所描述的任务环境或参数的情况下任务成功的可能性。例如，一个损坏的旋翼叶片可能会导致无人机比其设计的速度慢10英里每小时。
我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练成千上万的军事无人机行动及其结果被记录在案。然后，这些数据将通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别哪些数据点与增加或减少投影相关任务成功。然后，该软件就能够进行预测如果当前的因素涉及无人机将导致一个成功的任务，如果继续。
我们找不到无人机使用门萨系统的镜头。据我们所知，门萨系统还没有用于美国国防部的战斗场景。
苏茜-语言理解/ NLP
语音理解系统，智能环境(SUSIE)在90年代后期被美国国防部高级研究计划局委托开发，洛克希德·马丁公司声称它可以提供帮助用户获取信息并通过语音请求获得事件通知自然语言处理。洛克希德·马丁公司索赔他们的对话接口可以集成到音频通信和计算机系统上的船舶指挥站或研究实验室。
我们可以推断背后的机器学习模型语音识别软件首先接受了数十万个相关语音请求的培训，比如“如果右舷发电机的温度发生变化，请通知我”，这些语音请求来自不同类型的人，有不同的口音和语调。语音识别系统背后的机器学习算法会将这些语音请求转录成文本。然后，人工编辑器会纠正转录，并将编辑后的文本反馈给机器学习算法。这将训练算法识别和正确转录这些语音请求。
然后，软件就可以“读取”这些抄写内容，然后软件就可以为用户生成一份报告，或者通知他们某个事件。目前还不清楚“苏西”是否有能力通过预先设定好的语音来回应使用者。遗憾的是，似乎没有演示该软件的视频可用。
洛克希德·马丁公司声称开发了“苏西”系统在许多军事领域，包括海洋后勤和战场伤亡报告使用SINGCARS通过车载对讲机进行无线电和船舶状态监测。先进技术实验室称，它是“唯一一家开发口语理解技术的机构，这些技术足够强大，能够在恶劣的军事环境中成功进行现场测试和演示”;然而，我们的研究目前还没有得出该软件在战斗场景中起作用的例子。
3D打印和质量改善
洛克希德·马丁公司与美国海军研究办公室合作，为一份价值580万美元的合同提供资金。洛克希德·马丁公司声称，它可以帮助该领域的制造商制造替换零件机器学习辅助3D打印机。通过结合当前的3D打印技术进行处置海军和洛克希德·马丁公司的机器学习算法将能够学习和观察其印刷过程的低效，然后迭代其印刷过程，以提高部分质量。洛克希德·马丁公司表示，他们的人工智能可以与美国海军使用的3D打印机器人系统集成。
洛克希德·马丁公司分析了在3D打印过程中使用的常见设计。零部件有时可能会有不容易识别的缺陷。选择最优的设计可以减少这些缺陷的发生。洛克希德·马丁公司表示，他们公司的一个团队对该算法进行了培训。该团队测量并记录了打印部件的质量，并对部件的关键特性进行了评分。然后，研究小组将标记的分数数据输入机器学习算法。
人工智能很可能是根据这些分数以及3D打印设计的数据进行训练的。这将允许机器学习模型确定哪些设计与最高分相关。当用户将零件的数字原理图上传至打印软件时，机器学习算法会决定如何打印该零件，以确保选择最知名的打印模式。
3D打印的战略军事优势可能会影响供应链管理。像航空母舰这样的大型军事海船可以配备3d打印机，并在战场部署期间为其他小型军事船只或行动制造替换零件。一艘3D打印机装备的船只可以简单地打印出需要的部件，而不是发送一艘有替换部件的交付船只给需要的船只。
作为另一个例子,一个军用车辆在沙漠中配备一台打印机可以打印自己的替换零件质量,从而消除车辆需要被抛弃,一个操作被推迟,而替代部分是运送到残疾人车辆,或破碎的车辆被拖回一个军事设施所需的部分。
标题图片来源:NPR
