动态分析:JADC2战略视角下的边缘计算架构.docx
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1、动态分析:JADC2战略视角下的边缘计算架构目录1.序言1?边缘人工智能连续体计算体系2?边缘人工智能连续体计算体系2?结论41.序百2023年3月,美国国防部发布了联合全域指挥控制(JADC2)战略,称其“迫切需要一种各军种范围内的整体方法”来整合指挥与控制(C2)能力,并为所有作战域、战区和武器平台的指挥官赋能。本文通过数据、人工智能(A1)和边缘连续体的视角,将由“感知”(整合多域信息)、“理解”(利用智能来理解环境)和“行动”(基于智能进行决策和传输)组成的JADC2决策链付诸实践,并为国防部提出了一个由四层边缘组成的边缘人工智能连续体计算体系。感知:近年来,国防部在每个有利位置都部署
2、了传感器,并通过部署更多的传感器来收集信息,进而解决作战问题。随着部署的传感器数量日益增多,收集到的数据也越来越多。例如,机载传感器和设备在一次飞行过程中就能够收集高达ITB的数据。然而,由于通信网络的发展速度无法跟上不断增加的数据量和传感器,数据瓶颈不断出现,这种情况类似于汽车数量不断增加的高速公路。理解:没有适当的背景信息和分析,数据自身无法提供可行的行动方案。对数据的理解和分析为决策者提供了信息。随着来自传感器的数据量、传输速度和多样性(3V)的不断增长,这种“理解”的方式也变得越来越复杂。美国国防部在远程和敌对环境中的行动产生了大量数据,在有效处理和分析这些数据方面,国防部都面临着巨大
3、的挑战。人工智能和机器学习(M1)算法已被证明是处理这一数据难题的最佳解决方案。边缘人工智能的出现使国防部能够从万千数据中提取出所需的部分并实现实时决策。行动:感知和计算能力遍布整个战区,从地面、空中到地理空间传感器都能够提供这些能力。传感器的可视化连接使得“边缘连续体”的概念成为可能。“边缘连续体”将集中计算集群与战区部署节点和传感器之间的资源分配和软件分配概念化,以此在传感器与指挥部之间建立连接。通过在适当级别分析数据,并为部队单位指挥官、编队指挥官和全军指挥官提供支持,将关键服务和分析定位在这个边缘连续体上,可以提供显著的决策优势,同时缓解带宽瓶颈。边缘人工智能连续体计算体系美国国防部需
4、要在网络中断以及带宽受限的环境中进行作战行动,其间还将收集广泛的数据,而如何基于这些数据有效地执行由“感知”、“理解”和“行动”组成的决策链一直是其面临的难题。边缘人工智能连续体计算体系正是为解决这一问题而设计的。该体系包含四个边缘层,分别是战术、行动、指挥和战略边缘。该体系假设,除战略层以外所有的边缘层都在受限制或失效的网络环境中运行,并且所有边缘层都易遭受拒绝服务攻击(DOS)和欺骗攻击。这一体系的关键原则是,运用分布式计算能力,在尽可能靠近边缘的位置执行上述的决策链,同时,保留在必要时将本级单位无法解决的难题安全上传至连续体的能力。?.边缘人工智能连续体计算体系战术边缘:战术边缘层由各种
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