DARPA寻求提高自主能力建模与仿真的新思路

转自：从心推送的防务菌

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~在高保真环境中为国防部平台训练模型有时需要数月甚至数年的时间。此外，面对真实世界中的未知情况/观察结果时，自主性能会变得脆弱。这种脆弱性被称为模拟到现实（sim-to-real）的差距。例如，无人机从密集的城市移动到沿海环境，会遇到截然不同的观察空间。

与仓库机器人或使用地理围栏在受控环境中运行的自动驾驶车辆等商用自主系统不同，军用系统的未知变量要多得多。例如，飞行动力学可能会出现偏差，照明条件可能会发生变化，而且通常不可能精确模拟对手在真实世界中的行动。

与高保真仿真的传统观点相反，美国国防高级研究计划局（DARPA）专家认为，在不同的低保真仿真中利用其共享语义（如交战规则）学习和转移自主能力，反而能更快地将自主能力从仿真转移到现实中——与传统方法的数周/数月相比，这种转移甚至可能更快。此外，从复杂/现实的模拟转移到抽象和不精确的模拟，可以让系统更好地适应动态环境中快速和不可避免的变化。

对此，DARPA“从不精确和抽象的模型转移到自主技术” (TIAMAT) 项目寻求能对这一理论进行验证的提案。

DARPA负责这项工作的项目经理阿尔瓦罗·贝拉斯克斯（Alvaro Velasquez）博士说：“高保真建模可以使人工智能智能体过度适应模拟动态。当你进入真实世界时，没有任何东西看起来与你建模/仿真的一模一样。我们希望在各种平台和领域都能实现通用的自主能力。”

阿尔瓦罗·贝拉斯克斯假设，低保真模拟将以更快的速度和更大的规模生成数据，从而为泛化而非记忆带来可能性。他说：“我们的愿景是在非常多样化和抽象的模拟中学习自主能力。我们将把这种自主能力转移到多样化的平台和环境中，并进行反向探索。一旦我们收集了这些真实世界的经验，我们将探索如何完善我们的抽象、模型、模拟和语义表征，以建立一个反馈回路，实现更强大的迁移学习。”

TIAMAT项目分为两个阶段。第一阶段为期18个月，将开发模拟到模拟的自主转移技术，以及自动开发或改进用于转移的低保真模型和模拟的新方法。第二阶段为期18个月，将开发从模拟到真实的自主转移技术，以及自动开发或改进用于转移的低保真模型和模拟的新方法。该项目的两个阶段将举行两次项目内竞赛。

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