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决策中心战 - Coggle Diagram

- - - - 分布式自适应规划和控制、分布式态势感知
    - - 开发合适的控制算法和机载决策辅助软件以及用于驾驶舱的先进人机交互技术，协助机载战斗管理人员和飞行员在强对抗环境中执行空空、空地作战任务
  - - - 为当前战场生成实时变化的去冲突空域图
  - - - 单架无人机级别的自主能力；无人机编队级别的自主能力；便于操作人员指挥管理无人机的人机接口；开放式架构
  - - - 作为多用途无人机，将与有人驾驶战斗机组建有人-无人编队协同作战，有效增强美空军未来在反介入/区域拒止(A2/AD)环境下的作战行动和能力，同时，僚机应能够对作战域内敌方发射器进行感知、辨别和定位，具备进行独自或编队电子战的能力，并根据作战需求对当前路径、目标等进行再规划和调整，及提供主要火力打击能力
    - - 人工智能、数据分析、分布式作战、无人机自主作战
  - - - 通过部署一种模块化的、类似战斗机的无人机（如“忠诚僚机”），使其具备先进的高度自主控制系统和人工智能单元，能自主控制和执行复杂任务、支援其他有人/无人机或独立指挥作战，有效增强美空军未来在反介入/区域拒止(A2/AD)环境下的作战行动和能力
    - - 人工智能、无人机自主控制及与有人战斗机的协同作战、任务规划与决策
  - - - 通过解决人机协作的空中混战问题增强人们对无人机战斗自主性的信任，使得飞行员可以通过有效编排有人机内部的多个自动无人驾驶平台来增加杀伤力，从原本的作战操作员转变为任务指挥官，实现无人机的自动空中混战战术
    - - 人工智能、无人机自主控制、数据分析与目标锁定和火力打击系统
- - - - 将人工智能引入作战辅助决策，帮助指挥官思考与提供战术决策支持
    - - Alpha AI（遗传模糊树）；Alpha Go（有监督学习策略网络，增强学习策略网络，价值网络，蒙特卡洛搜索树）；德州扑克（赛前纳什均衡近似、残局解算和持续自我强化）；星际争霸（多智能体学习算法，深度神经网络）
  - - - SI3-CMD项目建立在人工智能和博弈论的最新发展基础上的，解决在面临不完全战场信息情况或后方指挥/控制中断的情况下，如何利用现有信息实现最佳决策，达成作战目标的问题
    - - 人工智能（深度学习等）、博弈论、决策科学
  - - - 一站式开源软件应用程序，具有各种相互连接的代码工具，方便从事人工智能代码工作的空军研究人员实时开发与共享复杂的AI产品与方案
    - - 软件工程
  - - - 使用人工智能算法辅助时间和空间协调的飞行路线
    - - AFSIM Qleaning MDP
  - - - 使用机器学习算法来模仿人类专家在充裕时间内考虑所有可用选项后作出的决策，是目前唯一能够为用户提供实时舰船自防御调度方案，以完成特定任务的系统。
    - - 学徒调度
- - - - 将单一大规模作战能力分解到各个小平台，并实现平台间的实时数据共享和协同配合
  - - - 前线指挥官即便在失去与上级联络的情况下，依靠智能决策支持工具独立制定并实施作战计划。
    - - 机器辅助决策：评估能够支持指挥官命令的军力要素组合和战术。作战单元重组：选择当前情况下能够通信并连通的作战单元，通过组合和重组来执行任务，
  - - - 通过形成具有弹性和协作性的ISR能力，直接与指挥官和武器系统连接跨全域ISR传感器，并以更快的速度共享数据，帮助快速决策并可靠地发现，确定和瞄准敌方领土内的难以捉摸的目标，并为作战部队提供在激烈竞争的环境中执行任务所需的目标数据。
    - - 情报学、数据的跨域安全传输、传感器、数据分析与云计算
- - - - 关键技术：共享资源池、电子商务中分布式市场部署
    - - 马赛克作战重要项目之一，在战斗情况发生变化时实现动态的系统重分配，协助所有领域的作战人员从共享资源池中选择杀伤网元素，从而实现多个并发的作战目标。
  - - - 不同作战域，兵种间很难实现作战要素的快速跨域调用和多域重组。传统指挥系统制式化、程式化，很难适应未来复杂多变的战场环境。
    - - 计算机视觉，自然语言处理，专家系统，规划者解决调度和资源分配问题，使用ML来从训练集或真实的或模拟的环境中获取知识，作战云（JEDI）