Підтримка прийняття рішень системою імітаційного лазерного озброєння для боротьби з роями дронів за допомогою машинного навчання - це Військово-морська аспірантура дисертацію від Деніел М. Едвардс.
Ця робота демонструє застосування машинного навчання для забезпечення автоматизованої підтримки прийняття рішень бійцями, які керують системами лазерної зброї в складних тактичних сценаріях. У дослідженні було використано програмне середовище моделювання і імітації Swarm Commander від Інституту моделювання віртуальних середовищ і імітації NPS (MOVES) для генерування імітаційних наборів даних, що включають сценарії військових ігор, в яких корабельна лазерна система озброєння захищається від загроз рою безпілотників.
Ці змодельовані набори даних були використані для навчання алгоритму машинного навчання для прогнозування оптимальної стратегії ведення бою в складному бойовому просторі з різноманітними роями безпілотників. Було оцінено кілька методів машинного навчання, в результаті чого було обрано метод дерева класифікації як найкращий підхід. Остаточний алгоритм продемонстрував вражаючу загальну точність 96% у правильному прогнозуванні результатів бою, враховуючи типи загроз, кількість безпілотників і стратегії атаки лазерних систем озброєння.
This research underscores three key findings: (1) the value of modeling and simulation in aiding the development of tactical machine learning applications, (2) the potential of machine learning to enhance support for future tactical operations, and (3) the broader potential of machine learning and automation to alleviate the cognitive burden on future warfighters faced with critical decisions in complex threat environments.
Дата публікації- Вересень 2021 року
Підтримка прийняття рішень системою імітаційного лазерного озброєння для боротьби з роями дронів за допомогою машинного навчання містить такі основні розділи: "Підтримка прийняття рішень системою імітаційного лазерного озброєння для боротьби з роями дронів за допомогою машинного навчання":
- Вступ
- Огляд літератури
- Тактика Swarm Commander та експерименти з машинним навчанням
- Оптимізація результатів і даних
- Висновок
Затверджено до публічного розповсюдження. Розповсюдження необмежене.
C-UAS Hub не є власником цього контенту і надає посилання для користувачів на дно сторінки, щоб отримати доступ до неї в її початковому розташуванні. Це дозволяє автору(ам) відстежувати важливі показники статті, пов'язані з їхньою роботою. Усі авторські права належать їх законному власнику.
Автор - Деніел М. Едвардс
Дивіться також -
Звіт GAO: Технології рою безпілотників
Водні методи пом'якшення наслідків та мережева інтеграція для боротьби з роями безпілотників
Експериментальна розробка високоенергетичної лазерної зброї на базі БПЛА
Зображення для публікації: Adobe Stock by щасливі фото
