GA-ASI自主作战无人机生态系统介绍
作者：james.w
将第三方自主技能与政府fox平板电脑相结合，用于无人战斗飞行器，实现有人无人协同作战
ga-asi通过将先进的自主能力与政府提供的人机界面（hmi）硬件相结合，提高了其运营无人作战飞行器（ucav）生态系统的能力。ga-asi的avenger无人机系统与“数字孪生”飞机配对，可自主执行lvc多目标协同作战任务。这些飞行于2023年7月13日在ga-asi位于加利福尼亚州埃尔米拉日的沙漠地平线飞行运营设施进行，表明该公司致力于推进自主协同平台（autonomous collaborative platforms，acp）的ucav生态系统。该生态系统的目标是快速整合ai、任务相关界面等领域的最佳能力，以及第三方供应商提供的能力，以应对21世纪冲突。
project fox
该团队使用美国空军的project fox系统演示了有人无人协同（mum-t），其中包括用于战斗机驾驶舱的触摸屏平板电脑。该平板电脑提供先进自主能力的控制和监控，同时执行由lvc实体组成的多目标作战任务。任务自主能力侧重于优化搜索和签名管理。搜索优化自主行为由scientific systems公司（ssci）提供。这些能力被集成到政府提供的设备（government-furnished equipment，gfe）自主核心架构中，并由ga-asi加强和协调。gfe自主核心软件堆栈的灵活性使得ssci的多uas行为能够快速、无缝集成。自主航迹由ssci算法计算，随后传送至ga-asi的自主核心，以转换为飞行航路规划。ssci使用其协同任务自主套件（collaborative mission autonomy suite）提供了一系列行为，可以适应任务突发事件，例如系统故障、连接中断和战斗损失，以确保成功的战术执行。
ssci公司项目
基于深度强化学习的签名管理技能由ga-asi开发。技能开发利用了ga-asi新颖的强化学习（reinforcement learning，rl）架构，该架构使用了敏捷软件方法和行业标准工具（例如docker和kubernetes）。强化学习代理使用fox平板电脑进行指挥，导航到操作员识别的目标，同时最小化雷达横截面（rcs）。该mum-t通过开放任务系统（oms）消息通信并与最新的政府架构保持一致，展示了自主平台执行任务时的实时操作员任务分配和监督能力。
ga-asi高级项目主管michael atwood表示：“这些飞行所展示的概念为ucav平台上与作战相关的任务系统能力设定了标准。我们对新兴fox系统的整合加快了新兴空对空协作能力的提升速度。机载高性能计算、传感器融合、人机协同和ai飞行员以相关性的速度做出决策的组合，显示了ga-asi在实现ucav自主操作的过程中，其能力正在迅速成熟。”
该团队使用政府提供的自主核心引擎和政府标准的oms消息协议来实现rl代理和lvc系统之间的通信。利用oms等政府标准将使ucav的自主快速集成成为可能。此外，ga-asi使用通用动力emc2计算机来运行自主架构。emc2是一款开放式架构多功能处理器，具有运行自主架构的多级安全基础设施，展示了为ucav带来高性能计算资源，以根据作战环境快速执行可定制任务集的能力。ga-asi正在展示其对推进自主基础设施的承诺，以实现app store中第三方战术软件应用程序的快速集成和验证，并维护飞行安全。这是ga-asi使用内部研发资金进行的一系列自主飞行中的另一次飞行，以证明无人机的重要al/ml概念。
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