军队在战场互联网上的工作(Iobt)的工作不仅仅是一种雕刻智能手机,平板电脑,可穿戴设备,摄像机和嵌入式设备的雕刻名称的方式,这些方法也是用军事部队采取地区的智能手机,平板电脑,可穿戴设备,摄像机和嵌入式设备。它还强调了拥有这些连接设备的最重要元素 - 利用他们提供的信息所需的数据收集和自动分析功能。

在日常生活中与互联网相连的事情爆炸自然地导致了IOT内的子集。有互联网 飞机的东西, 空间事物, 水下的东西, 和 医疗事件。但就像其他领域的项目一样,陆军研究实验室的2500万美元的IOBT项目,主要集中在后端处理。由此引领 伊利诺伊大学在厄巴纳 - 香槟,该项目是一个协作研究联盟(CRA),期望超越机器,遵循他们几乎与该领域士兵的合作伙伴的工作。

“我们不想微笑机器和事物,”Tarek Abdelzaher,他在伊利诺伊大学领导的工作告诉该工作 芝加哥论坛报。 “我想告诉[机器]我的意图,然后我希望他们有一种情报,自主和主动来弄清楚如何满足我的意图。”

这涉及纳入预测智能,利用人工智能,机器学习和神经网络的最新进步进入过程中。 Walid Saad是一位弗吉尼亚理工学院助理教授,他共同管理陆军授予学校学习 放置物体 在Iobt中,指出,该项目“将从数据分析,信息理论,博弈论和分布式学习中嫁给概念。”

Iobt计划是军队的长期计划,以便保持技术进步,在某些情况下,潜在的对手的优势,反映在军队的2020-2040的运营大纲中,“在复杂的世界中获胜。“国防部已承认,在伊拉克和阿富汗的相对低技术战争中,在二十年中,它在很大程度上忽略了技术的发展,如 电子战 (EW),这将在其他更多的有争议的环境中发挥作用。例如,俄罗斯已经证明了先进的技能 ew和网络战 在乌克兰。中国在太平洋上表现出类似的拟议。

国防部希望进入战场上类似的发展。 “军队必须解决邪恶的问题,其中目标和限制以不可预测的方式发展,”美国军队研究实验室在其原始方面表示 征集 对于iobt项目。不同传感器和其他来源的混合,他们的部署规模和它们的各种功能都有助于复杂性,以及条件可以改变的速度。 “现在在互联网时间展开的活动,”通知说。

为了保持步伐,陆军的系统将需要一个新的复杂程度。 “在这种情况下,未来的IOBTS比今天更复杂’S的网络系统和新的数学方法和技术将需要代表它们,理由理解它们,了解他们的行为,并在多样化和动态环境中提供预测分析,“Arl说。

ARL专注于四个主要领域的研究:发现,组成和对目标驱动的异构IOBTS的调整:自主IOBTS实现智能服务;和分布的异步处理和分析的东西。网络物理安全也包括每个区域固有的横向削减因子。

2500万美元的补助金旨在涵盖可能是10年项目的前五年。除伊利诺伊州(伊利诺伊州获得了600万美元),其他研究合作伙伴是卡内基梅隆大学;加利福尼亚大学伯克利;加利福尼亚大学洛杉矶;马萨诸塞大学;南加利福尼亚大学;和斯里国际。

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