据通用原子官网1月11日公告，通用原子航空系统公司（GA-ASI）通过在操作相关的开放式任务系统（OMS）软件堆栈上与人工智能（AI）飞行员一起执行三个独特的任务，进一步推进了其协同作战飞机（CCA）生态系统。
　　该公司拥有的“复仇者”无人机系统（UAS）与数字孪生飞机配对，以自主执行实时、虚拟和建设性（LVC）多目标协作作战任务。这些无人机于2022年12月14日从通用原子公司位于加利福尼亚州的Desert Horizons飞行运营设施起飞，表明该公司致力于使用人工智能和机器学习。
　　此次飞行使用了通用原子公司新颖的强化学习（RL）架构，该架构使用敏捷软件开发方法和行业标准工具（如Docker和Kubernetes）构建，以在操作相关环境中开发和验证三种深度学习RL算法。RL代理展示了单个、多个和分层代理行为。单一智能体RL模型成功地在实时飞机上导航，同时动态避开威胁以完成其任务。多代理RL模型驾驶实时和虚拟的“复仇者”来协作追逐目标，同时避免威胁。分层RL代理使用传感器信息
　　根据其对环境状态的理解来选择行动方案。
　　对于任务，基于虚拟高级仿真、集成和建模框架（AFSIM）模型提供的融合传感器轨迹对飞行路径进行实时更新，并且RL代理任务由操作员在飞机升空时动态选择，演示实时、有效的人机协作以实现自治。这些描述AI飞行员表现的实时操作数据将被输入通用原子公司的快速再训练过程进行分析，并用于改进未来表现。“这些飞行展示的概念为CCA平台上与操作相关的任务系统功能设定了标准，”通用原子公司高级项目高级总监迈克尔·阿特伍德说，“机载高性能计算、传感器融合、人机协作和AI飞行员以相关速度做出决策的结果表明，随着我们为CCA实现自治，通用原子公司的能力正在迅速成熟。”
　　该团队使用美国政府提供的拒止环境中的协作操作（CODE）自治引擎和政府标准的OMS消息传递协议来实现RL代理和LVC系统之间的通信。利用OMS等政府标准将使快速集成CCA的自治成为可能。
　　此外，通用原子公司使用General Dynamics Mission Systems的EMC2来运行自主架构。EMC2是一种开放式架构多功能处理器，具有多级安全基础架构，用于托管自治架构，展示了将高性能计算资源引入CCA以根据操作环境快速执行可定制任务集的能力。
　　这是使用内部研发资金进行的一系列正在进行的自主飞行中的另一项，以证明UAS的重要人工智能和机器学习概念。 （逸文）