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U.S. DEVCOM arbeitet an einem Komprimierungsalgorithmus, der die KI auf dem Schlachtfeld revolutionieren würde

U.S. DEVCOM arbeitet an einem Komprimierungsalgorithmus, der die KI auf dem Schlachtfeld revolutionieren würde

Das United States Army Combat Capabilities Development Command (DEVCOM) arbeitet in Zusammenarbeit mit dem Army Research Laboratory und universitären Partnern der Internet of Battlefield Things Collaborative Research Alliance (IoBT CRA) an einer neuen Lösung für künstliche Intelligenz (KI) auf dem Schlachtfeld.

Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das Gefechtsfeldanwendungen mit dringender maschineller Intelligenz versorgen kann, auch wenn die lokale Umgebung nicht in der Lage ist, die KI-Verarbeitung zu unterstützen.

Die Lösung verlagert Daten vom Gefechtsfeld zu entfernten Verarbeitungsmaschinen, indem sie einen viel höheren Komprimierungsgrad der Daten ermöglicht, als dies bisher möglich war.

Die Übertragung von Daten zwischen Feldgeräten, wie z. B. militärisch relevanten Sensoren, wie Kameras, LiDARs, Radaren, IR-Sensoren und einem entfernten Server, nimmt normalerweise viel Zeit in Anspruch.

Durch die Komprimierung der Daten wird das Gefechtsfeldsystem entlastet, so dass es die Daten effizienter an die Verarbeitungsmaschine an einem anderen Ort senden kann.

Die Forscher testeten kürzlich die Komprimierungslösung, indem sie ein Bild von einem Gerät in der Multi-Purpose Sensing Area des Labors auf der White Sands Missile Range und einem IoBT-CRA-Server in Massachusetts übermittelten.

Die Tests dieser Lösung zeigten, dass die Komprimierung viermal effektiver war als die Komprimierungsfähigkeit eines Bildes, die der derzeitige Standard für die Bildkomprimierung ist.

Diese extrem hohe Komprimierung wurde erreicht, indem nur die Datenmerkmale analysiert und gespeichert wurden, die die KI später für eine genaue Verarbeitung benötigt.

Bei einer Anwendung, die darauf abzielt, verschiedene Fahrzeugtypen in einem Bild zu erkennen, ist es beispielsweise wichtig, die Merkmale zu identifizieren, die von der KI zur Unterscheidung der verschiedenen Fahrzeugtypen verwendet werden.

Diese Anhaltspunkte sollten durch Komprimierung erhalten bleiben, wenn die Daten aus dem Feld gesendet werden. Andere irrelevante Informationen können wegkomprimiert werden, um die Kompressionsfähigkeit zu verbessern.

Wenn diese Lösung erfolgreich ist, kann sie die KI für Anwendungen in der Armee revolutionieren und die Autonomie bei der Ausführung von Missionen erhöhen, indem sie die KI durch schnelleres Offloading und Remote-Verarbeitung praktisch an den Ort des Bedarfs im Feld bringt.

In einer Zeit, in der Autonomie und maschinelle Intelligenz in künftigen Konflikten eine immer größere Rolle spielen, werden effiziente Lösungen für die Weiterleitung komplexer Sensordaten an die richtigen Verarbeitungseinheiten von entscheidender Bedeutung sein.

Daher sind diese neue Technologie des Compressive Offloading und andere Forschungen im Bereich Sensorik und Verarbeitung für die Armee von entscheidender Bedeutung, um sich effektiv auf das künftige Schlachtfeld vorzubereiten.

Diese Art der schnellen Verarbeitung könnte zu effektiveren KI-gesteuerten Verteidigungs- und Angriffssystemen führen. Wie bereits berichtet, liegen die Vereinigten Staaten bei aktiven KI-gesteuerten Verteidigungssystemen für gepanzerte Fahrzeuge hinter dem Vereinigten Königreich zurück, doch könnte dies die Fähigkeit rasch verbessern.

Andere wichtige Verbesserungen, die sich daraus ergeben können, betreffen die größere Präzision bei Offensivschlägen und die Vorbereitung von Angriffen und Überfällen.