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      美国空军密切关注尺寸、重量与功耗调优的人工智能嵌入式计算
      2019-04-24


      [据军事嵌入网站2019422日报道]  纽约州立大学与美国空军研究人员计划在未来五年内为各种军用飞机花费近1亿美元,?#32422;?#23569;其人工智能与机器学习嵌入式计算航空电?#30001;?#22791;的体积、重量与功耗(SWaP)。



      418日,位于纽约州罗马的美国空军研究实验室信息理事会官员发布了一份征询书(FA875019S7007),为嵌入式深度学习项目构建稳健而又高效的计算架构、算法与应用。



      此份征询书力求在可部署人工智能与机器学习嵌入式计算能力方面实现重大改进。研究人员正在探寻更复杂、更自主、更智能、更可靠的指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察(C4ISR)应用和受SWaP限制的飞机。



      研究人员尤为关注的还是高级计算体系结构、算法与应用程序。它们的重点在于脑启发式处理,即神经拟态计算。研究人?#21271;?#31034;,对于节能、敏捷的美国空军平台而言,它的模式识别、事件推理、决策制定、?#35270;?#24615;学习与自主任务等新功能都需要非常规计算架构。



      神经拟态计算包含冯·诺依曼(Von Neumann)型体系结构之外的处理器——尤其?#20999;?#30740;发的纳米?#38469;?#35774;备(例如忆阻与纳米光子学)所支持的非传统电路与架构。



      研究人员想为未来美国空军所拥有的实时嵌入式即插即用功能展示模块化计算。相关的?#38469;?#19982;应用或将涵盖可为多源传感器数据进行大数据分析的人工智能与机器学习;为态势理解与意义建构研发的数据融合算法,?#32422;?#33258;主决策?#38469;酢?#20854;标准设计应支持带有自动软件重构功能的可互换型传感器。



      研究人员提醒,预计未来系统的数据带宽需求将会大幅增加,相对应地,计算机与界面可得以扩展。此外,研究人员对证实、验证与提升人工智能与机器学习的可扩展性、健壮性与安全性的?#38469;酢?#23588;其是深度学习模型与算法——也颇?#34892;?#36259;。其研究主题或将涵盖功?#22987;?#25511;与能源优化功能的深度学习,?#35270;?#20110;含有动态数据的可部署嵌入式计算。



      4月开始,未来五年内,?#28304;?#39033;目?#34892;?#36259;的公司将有五次机会提交白皮书。其提交时间应不迟于2019430日、2019731日、2020529日、2021528日,?#32422;?/span>2022527日。



      研究人员计划2019年在该项目上投入3000万美元、2020年投入3000万美元、2021年投入1500万美元、2022年投入1500万美元、2023年投入900万美元。(工业和信息化部电子第一研究所  宋文文)



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