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太空作為國家安全和軍事戰略的關鍵領域,其重要性日益凸顯。近期,美國安全與新興技術中心(CSET)發布報告《太空邊緣的Al》,深入探討了AI在空間領域意識(SDA)和軌道作戰功能中的應用,旨在避免軌道作戰中的意外情況,并為AI在太空任務中的應用提出政策建議。報告指出,為維持戰略優勢,太空軍需整合人工智能(AI)技術,增強空間控制能力,以應對日益復雜太空環境。
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空間領域意識(SDA)中的AI應用
(一)SDA的重要性
SDA是太空作戰決策的基礎,涉及對可能影響太空行動的因素進行有效識別、描述和理解。它包括空間目標的探測、跟蹤、識別、特征描述、威脅預警與評估以及數據整合與利用等多個子學科。美國太空軍通過地面傳感器和空間傳感器獲取SDA信息,以跟蹤和管理超過47,000個人造空間物體。SDA不僅支持太空電磁戰、衛星通信、導彈預警等核心太空功能,還為軌道作戰提供關鍵情報支持。
(二)SDA面臨的挑戰
隨著衛星發射數量的激增和SDA架構的老化,美國太空軍在執行SDA任務時面臨諸多挑戰。全球范圍內的傳感器覆蓋存在缺口,任務分配和調度沖突不斷。例如,2023年,衛星近距離事件(“近失事件”)比2020-2023年增長了250%以上,這要求衛星所有者更頻繁地執行碰撞規避機動。此外,許多衛星與地面站之間沒有持續的實時遙測連接,這使得對衛星位置和速度的準確跟蹤變得困難。
(三)AI如何增強SDA
AI在SDA中的應用主要集中在五個關鍵領域:目錄維護(包括未關聯軌跡的解決)、軌道確定、交會評估、傳感器任務分配、調度和優先級排序以及數據收集和整合。例如,AI代理或通過強化學習訓練的混合模型可以優化傳感器任務分配,平衡傳感器限制;神經網絡能夠整合來自不同類型傳感器的數據。這些AI應用不僅可以提高SDA的效率和準確性,還可以減輕操作員的認知負擔,使他們能夠更專注于復雜和關鍵的決策。
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軌道作戰中的AI應用
(一)RPO的定義與重要性
軌道作戰中的一個關鍵活動是交會與接近操作(RPO),即調整兩顆衛星進入相同的軌道平面、形狀和大小,并進行近距離操作,如對接、檢查或拖曳。RPO技術的發展使得這些操作更加迅速、精確和安全。
然而,RPO能力的提升也帶來了潛在的軍事風險,因為這些技術既可以用于和平目的,如太空垃圾清理和衛星延壽,也可以用于軌道作戰,如干擾、破壞敵方衛星。
(二)RPO面臨的挑戰
RPO操作復雜,需要熟練的人類操作員和專家來執行。操作員必須評估兩顆衛星的狀態,并確定目標衛星是合作的還是不合作的。對于不合作的目標,如非功能衛星或具有潛在攻擊性的敵方衛星,RPO的規劃和執行更為復雜。
此外,RPO還受到傳感器配置、平臺約束和軌跡規劃等因素的影響。例如,不同的傳感器配置可能消耗不同的功率,并且只適用于某些交戰范圍。操作員需要在不同的傳感器系統之間進行權衡,以優化性能。
(三)AI如何增強軌道作戰
隨著硬件小型化和算法效率的提高,將AI集成到衛星上的可行性越來越高。AI可以在多個方面支持軌道作戰,包括目標和運動檢測、自主導航、數據過濾和優先級排序、衛星總線子系統管理和動態通信管理等。
例如,基于計算機視覺的神經網絡可以實時處理圖像,檢測、分類和跟蹤目標;AI驅動的預測算法可以自主執行衛星機動、軌道維護和碰撞規避。這些AI應用不僅可以提高軌道作戰的效率和準確性,還可以在復雜的作戰環境中提供更快的反應能力,增強衛星的生存能力。
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AI在太空領域的政策建議
(一)
SDA領域的政策建議
立即采用成熟的SDA模型:例如輕量級神經網絡,用于實時軌道確定和交會風險評估,這些模型已經證明可以顯著提高SDA的效率和準確性。
采購可升級的衛星系統:確保有足夠的計算能力來支持AI工具,這將使衛星能夠在未來應對更復雜的任務和威脅。
定義軌道自主性的邊界:建立嚴格的測試和評估協議,確保AI的透明度和可審計性,這將有助于在提高自動化水平的同時保持對AI系統的有效控制。
(二)
軌道作戰領域的政策建議
明確軌道自主性的可接受邊界:包括在何種條件下衛星可以在沒有直接人為干預的情況下運行,這需要在防御性和進攻性能力之間找到平衡。
制定詳細的技術性能標準:包括計算基準、允許的功耗、輻射耐受性和環境適應性,這些標準將確保AI系統能夠在太空環境中可靠運行。
實施全面的空間特定測試、評估、驗證和驗證(TEVV)流程:確保AI系統的可靠性和可信度,這將有助于識別和解決潛在的漏洞和風險。
>End
本文轉載自“ 稻香湖下午茶,原標題《衛星攻防戰升級:AI如何成為美國太空軍“隱形護盾”?》。
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