“扫描鹰”无人机/图 来源网络
本月早些时候，在中东一个秘密地点，情报分析人员使用含特殊算法的计算机开展了对“扫描鹰”无人机所拍视频的识别工作。试验开始仅几天，计算机对人员、车辆、建筑等物体的识别准确率便达到了60%，一周后提升到80%。这种特殊算法来源于4月份启动的Maven项目。2018年，项目团队计划进一步将算法应用于自动分析大型无人机的视频数据。
Maven项目
2017年4月26日，时任国防部副部长罗伯特·沃克签发了关于“成立‘算法战跨职能小组’(AWCFT)”(即Maven项目)的备忘录。备忘录指出，成立“算法战跨职能小组”的目的在于，加快国防部融入人工智能与机器学习技术的速度，将国防部海量数据快速转换为切实可用的情报。“算法战跨职能小组”由负责情报的国防部副部长(USD(I))监管。USD(I)下属国防情报局长约翰·沙纳汉空军中将担任主管。
当前进展
沙纳汉表示，Maven项目正在为将来的人机编队创造基础，该概念将变革军队的作战方式。项目目前的工作重点是帮助美国特种作战司令部情报分析人员识别“扫描鹰”无人机所拍视频中的物体。沙纳汉将项目所开发算法的初始部署称为“原型战争”。在短短8天的部署时间里，项目团队对算法进行了6次优化。部署前，项目团队使用数千小时的中东地区无人机视频对其进行了“训练”，但部署后，实际环境与训练内容还是存在出入。因此，有必要在部署前5天对算法进行了优化与改进。项目团队将Maven算法与海军及海军陆战队的“米诺陶”(Minotaur)系统(一种关联与地理登记应用)结合起来，运用Maven算法识别物体并对其进行追踪，然后再利用“米诺陶”系统获得地理坐标，将位置显示在地图上。过去，很多工作都需要分析人员手动完成，Maven算法与“米诺陶”系统相结合，既提升了态势感知，又节省了分析人员的时间。
Maven项目主管约翰•沙纳汉/图 来源网络
未来计划
未来几个月，Maven项目团队计划将开发的算法交付更多拥有小型战术无人机的部队。到2018年夏，项目计划拓展到“捕食者”和“死神”等无人机的相关应用上。在此之后，项目计划将算法与“死神”无人机搭载的高科技全景摄像机系列“戈耳工凝视”(Gorgon Stare，也译作“女妖之眼”)结合使用。目前，算法是安装在计算机上使用，未来目标是将该技术安装在无人机上。
“死神”无人机/图 来源网络
