太空部队各单位正在测试AI以实现作战自动化

文摘 2024-12-14 10:29 美国

太空快速能力办公室(Space Rapid Capabilities Office，Space RCO)负责人本周表示，太空部队正在实验卫星上运行新的指挥和控制软件，该软件可以自动执行作战人员的一些功能。

领导人在太空部队协会举办的太空力量会议上(Spacepower Conference)表示，这款软件被称为快速弹性指挥与控制(Rapid and Resilient Command and Control，R2C2)，是利用AI实现太空作业自动化的一系列新应用之一。

Space RCO主任Kelly D. Hammett表示，自动化是美国获得和保持太空优势所需的首要技术

“我的答案是自动化，以及杀伤链前端的自动化，”他在回答一个问题时说。“我认为，提前了解正在跟踪、瞄准、准备攻击你的本地和更远的威胁，是我们存在重大差距的关键技术领域之一。”

Hammett表示，自动化是提高速度的关键，它需要一定程度的信任，这可能会让一些人感到惊讶。“由于我们必须以极快的速度和规模做出反应，我们不能让人类参与应对这些事情”。“所以我们必须能够使其中一些事情自动化，并相信当系统看到自己将被摧毁、攻击、威胁时，系统可以自行做出反应，而不必让太空部队人员参与其中。”

在随后与记者举行的圆桌会议上，Hammett表示，他的办公室正在投资R2C2，该项目于今年早些时候启动，当时有20家公司被选中参与其中。他说，该项目已经具备了生产能力。

“今年秋天，我们已经通过创新和原型采办Delta飞行的实验系统与位于科特兰的飞行卫星建立了实时联系，”Hammett说。“我们已经将R2C2迁移到那里的作战楼层，目的是让一些进一步的实验卫星飞行……并最终让Delta 9 (轨道战大队)的所有飞行系统都飞行。”

R2C2专为动态太空操作而设计，其中卫星必须频繁机动以躲避威胁、收集数据、会合加油等。

然而，随着轨道上卫星数量的增加，发生碰撞的风险也随之增加，来自对手的潜在威胁也随之增加。Hammett指出，SpaceX必须执行数千次自动操作来保护其Starlink卫星。

R2C2可以帮助实现这一点，特别是在卫星与作战人员的比例不断上升的情况下，这对太空部队保持控制提出了挑战。

“我们的R2C2的核心服务包括自动任务规划。如果你愿意，你可以安排接触或会合机动，”Hammett说。“你可以按自动顺序规划所有这些。你可以运行各种案例和情况，决定你想要的那种，然后按下按钮，它会上传一个任务配置文件，上面写着‘去，进行一系列机动来执行任务’，而不是‘我要和你谈谈。打开这个。左转，右转。前进五英寸，向我汇报。’我们将使机动和事件自动化。”

美国国家侦察局(National Reconnaissance Office，NRO)也在考虑自动化。在另一场小组NRO任务行动局的TJ Lincoln表示，他多年来一直在推动自动化。

“在日常作战中，任何我能实现自动化的东西都绝对是必不可少的，”Lincoln说。“我们已经做到了这一点，并且已经从17名人员减少到3人操作整个星座，”Lincoln说。“这真是太神奇了。所以自动化在今天绝对是非常重要的。”

Lincoln表示，随着NRO在不断扩张的低地球轨道星座中发射数十颗新卫星，这一趋势还会进一步增长。

美国太空发展局(SDA)在建设扩增作战部队太空架构星座(PWSA)。SDA 局长Derek M. Tournear在一次演讲中表示，自主操作将是PWSA“第4批次”的一个关键特征，计划于2030年开始发射。

其他用途

在Hammett和Tournear寻求开发和获取自主作战技术的同时，当今的太空部队指挥官也看到了在工作中对AI和自动化的需求，并且已初见端倪。

太空作战司令部(Space Operations Command，SpOC)指挥官Stephen N. Miller Jr中将表示：“简单的事实是，为了以我们需要的速度开展行动，我们将需要充分利用所有机器学习能力，然后在AI工具和应用程序准备就绪时智能地整合它们。”

太空部队印太(US Space Forces - Indo-Pacific)负责人Anthony J. Mastalir准将表示，他的团队也在试验AI产品并“间接”将其用于行动中。

“我们正在进行一项名为战术监视、侦察和跟踪(Tactical Surveillance Reconnaissance and Tracking，TacSRT)的试点，参与该试点的一些供应商正在开发AI/ML应用程序，以便更好地了解商业图像所显示的内容，”Mastalir说。

太空作战部长Chance Saltzman上将表示，一项迫切需要AI和自动化的工作是太空态势感知。

“我们获得了足够的数据，但数据量仍然太大，我们的分析师还是不堪重负，”Saltzman说。“机器能够收集所有数据，处理数据，并告诉分析师什么是最重要的……高优先级，并以一种他们可以做出所需决策的方式构建数据——我认为这对软件工程和AI来说已经成熟。”

Miller警告说，需要自动处理和分类的数据量持续增长，与此同时，作战人员面临着遗漏某些信息并犯下严重错误的风险。

“实现这一目标的唯一方法是通过自动化和融合，”Miller说。否则，“数据太多了，处理人员只能选择自己喜欢的数据，而不是利用这个套件。”但太空部队不希望个人挑三拣四。“我们希望利用所有这些数据，让企业能够访问和获取所有这些数据，”Miller说，然后在轨道发生变化或出现其他问题时自动通知作战人员。

https://www.airandspaceforces.com/space-force-testing-ai-automate-ops/

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