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卫星攻防战升级:AI如何成为美国太空军“隐形护盾”?

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太空作为国家安全和军事战略的关键领域,其重要性日益凸显。近期,美国安全与新兴技术中心(CSET)发布报告《太空边缘的Al》,深入探讨了AI在空间领域意识(SDA)和轨道作战功能中的应用,旨在避免轨道作战中的意外情况,并为AI在太空任务中的应用提出政策建议。报告指出,为维持战略优势,太空军需整合人工智能(AI)技术,增强空间控制能力,以应对日益复杂太空环境。

空间领域意识(SDA)中的AI应用

(一)SDA的重要性

SDA是太空作战决策的基础,涉及对可能影响太空行动的因素进行有效识别、描述和理解。它包括空间目标的探测、跟踪、识别、特征描述、威胁预警与评估以及数据整合与利用等多个子学科。美国太空军通过地面传感器和空间传感器获取SDA信息,以跟踪和管理超过47,000个人造空间物体。SDA不仅支持太空电磁战、卫星通信、导弹预警等核心太空功能,还为轨道作战提供关键情报支持。

(二)SDA面临的挑战

随着卫星发射数量的激增和SDA架构的老化,美国太空军在执行SDA任务时面临诸多挑战。全球范围内的传感器覆盖存在缺口,任务分配和调度冲突不断。例如,2023年,卫星近距离事件(“近失事件”)比2020-2023年增长了250%以上,这要求卫星所有者更频繁地执行碰撞规避机动。此外,许多卫星与地面站之间没有持续的实时遥测连接,这使得对卫星位置和速度的准确跟踪变得困难。

(三)AI如何增强SDA

AI在SDA中的应用主要集中在五个关键领域:目录维护(包括未关联轨迹的解决)、轨道确定、交会评估、传感器任务分配、调度和优先级排序以及数据收集和整合。例如,AI代理或通过强化学习训练的混合模型可以优化传感器任务分配,平衡传感器限制;神经网络能够整合来自不同类型传感器的数据。这些AI应用不仅可以提高SDA的效率和准确性,还可以减轻操作员的认知负担,使他们能够更专注于复杂和关键的决策。

轨道作战中的AI应用

(一)RPO的定义与重要性

轨道作战中的一个关键活动是交会与接近操作(RPO,即调整两颗卫星进入相同的轨道平面、形状和大小,并进行近距离操作,如对接、检查或拖曳。RPO技术的发展使得这些操作更加迅速、精确和安全。

然而,RPO能力的提升也带来了潜在的军事风险,因为这些技术既可以用于和平目的,如太空垃圾清理和卫星延寿,也可以用于轨道作战,如干扰、破坏敌方卫星。

(二)RPO面临的挑战

RPO操作复杂,需要熟练的人类操作员和专家来执行。操作员必须评估两颗卫星的状态,并确定目标卫星是合作的还是不合作的。对于不合作的目标,如非功能卫星或具有潜在攻击性的敌方卫星,RPO的规划和执行更为复杂。

此外,RPO还受到传感器配置、平台约束和轨迹规划等因素的影响。例如,不同的传感器配置可能消耗不同的功率,并且只适用于某些交战范围。操作员需要在不同的传感器系统之间进行权衡,以优化性能。

(三)AI如何增强轨道作战

随着硬件小型化和算法效率的提高,将AI集成到卫星上的可行性越来越高。AI可以在多个方面支持轨道作战,包括目标和运动检测、自主导航、数据过滤和优先级排序、卫星总线子系统管理和动态通信管理等。

例如,基于计算机视觉的神经网络可以实时处理图像,检测、分类和跟踪目标;AI驱动的预测算法可以自主执行卫星机动、轨道维护和碰撞规避。这些AI应用不仅可以提高轨道作战的效率和准确性,还可以在复杂的作战环境中提供更快的反应能力,增强卫星的生存能力。

AI在太空领域的政策建议

(一)

SDA领域的政策建议

立即采用成熟的SDA模型:例如轻量级神经网络,用于实时轨道确定和交会风险评估,这些模型已经证明可以显著提高SDA的效率和准确性。

采购可升级的卫星系统:确保有足够的计算能力来支持AI工具,这将使卫星能够在未来应对更复杂的任务和威胁。

定义轨道自主性的边界:建立严格的测试和评估协议,确保AI的透明度和可审计性,这将有助于在提高自动化水平的同时保持对AI系统的有效控制。

(二)

轨道作战领域的政策建议

明确轨道自主性的可接受边界:包括在何种条件下卫星可以在没有直接人为干预的情况下运行,这需要在防御性和进攻性能力之间找到平衡。

制定详细的技术性能标准:包括计算基准、允许的功耗、辐射耐受性和环境适应性,这些标准将确保AI系统能够在太空环境中可靠运行。

实施全面的空间特定测试、评估、验证和验证(TEVV)流程:确保AI系统的可靠性和可信度,这将有助于识别和解决潜在的漏洞和风险。

>End

本文转载自“ 稻香湖下午茶,原标题《卫星攻防战升级:AI如何成为美国太空军“隐形护盾”?》。

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