機械学習によるドローン群との戦闘のための模擬レーザー兵器システムの意思決定支援 はコメントを受け付けていません。 海軍大学院 論文 ダニエル・M・エドワーズ.
本論文は、複雑な戦術シナリオにおいてレーザー兵器システムを管理する戦闘員に自動化された意思決定支援を提供するための機械学習の応用を紹介する。本研究では、NPS Modeling Virtual Environments and Simulation (MOVES) InstituteのSwarm Commanderモデリング・シミュレーション・ソフトウェア環境を活用し、艦載レーザー兵器システムがドローンの群れの脅威から防衛するウォーゲーム・シナリオを含むシミュレーション・データセットを生成した。
これらのシミュレーションデータセットは、多様なドローン群を特徴とする複雑な戦闘空間における最適な交戦戦略を予測する機械学習アルゴリズムの訓練に採用された。いくつかの機械学習技術が評価され、最終的に分類木法が望ましいアプローチとして選択された。最終的なアルゴリズムは、ドローンの脅威の種類、量、レーザー兵器システムの攻撃戦略を考慮した上で、交戦結果を正しく予測する上で、96%という驚異的な総合精度を示した。
この研究は、次の3つの重要な発見を強調している。 機械学習 アプリケーション、（2）将来の戦術作戦の支援を強化する機械学習の可能性、（3）複雑な脅威環境で重要な決定に直面する将来の戦闘員の認知的負担を軽減する機械学習と自動化の広範な可能性。
出版日- 2021年9月
機械学習によるドローン群との戦闘のためのシミュレーションされたレーザー兵器システムの意思決定支援は、以下の主要なセクションを含んでいる：
- はじめに
- 文献レビュー
- スウォームコマンダーの戦術と機械学習実験
- 結果とデータの最適化
- 結論
一般公開を承認。 配布は無制限。
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著者 ダニエル・M・エドワーズ
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投稿画像出典：Adobe Stock ラッキー写真
