八月下旬，美國AI對決F-16戰機飛官(更新: 飛官戰敗) (第3頁)

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21樓

2020-08-21 0:18

BVR ai 是有可能勝

BVR 就是佈局像下棋
BVR的壓力很大，人在緊張中是有可能犯錯
或戰場太複雜，無法處理所有訊息

bvr 不需被動訊號的處理(光學便是)
只需處理主動訊號
熱訊號，雷達訊號，通訊訊號

棋局這類 ai 是有機會打贏人
畢竟 ai 可以在很短時間內
計算各種棋局的可能

且不會忽略各種接到的訊息

玩空戰遊戲的 ai 在佈局上就有一定的水準

但問題是需要網路資訊分享
和各載具感測的統合

這步就很不易啊就像 link16

而遊戲中就只有一個全局者處理這些
他是全知全能
沒有所謂誤差問題
-----------------------------------
至於纏鬥，人會勝啦

我被追

一進雲裏先往一個方向拉點杆騙一下(ai 都會抓預測)
在滾轉180度
急轉90度(近距離太大動作會超出敵方雷達的搜索區)
ai 就抓不到了

在光學無用時
雷達無法偵測你是否在滾轉，可以欺騙他的預測

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Mike H

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22樓

2020-08-21 2:49

Heron Systems 拿到 AI 組冠軍

我沒跟著看視頻
不知我們公司的比賽結果如何但總是輸了

===

找到時間看視頻我們拿到第三名
第二是洛馬

空戰規則是只限機砲
一千呎 hard deck

===

面對現役 F-16 教官
AI 以 5:0 優勝
當然這離 AI 統治全世界還遠的很
但相關技術繼續發展成熟可能改變空戰面貌

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23樓

2020-08-21 4:11

拜託看看這張圖在說啥
昏倒根本就不是真機對抗

就一場研究生在愚弄小學生的把戲

好我了，這就是新藍海
不投資就是賠

白癡....................

最簡單你要先理解空戰的性質
啥都不了，就在那鬼扯看熱熱鬧
還趕緊吹噓
----------------------------------
第一個纏鬥AI可以成的話
他會先是一套提醒飛行員周遭所有敵機態勢的輔助系統
為啥？

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Mike H

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24樓

2020-08-21 4:18

光看這張圖看不出這計畫不到一年時間
各公司的 AI 從原始假設為起點
幾場輪班演練經過自我學習和人工調整
進步幅度有多少
這才是 DARPA 想要的成果

至於模擬空戰環境有多真實
反倒不是重點
等 AI 進步到能處理真實環境這方面就可加強

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25樓

2020-08-21 4:19

Mike H wrote:
光看這張圖看不出這(恕刪)

你根本就不瞭解問題所在
根本被他們耍着玩
不過呆灣嘛

趕緊去投資歐
跟着老王的腳步就對了
不跟你會後悔

就是個遊戲的 AI
問題在實際的感測器處理與辨識是極度挑戰

你要瞭解空戰的飛機在隱入背景的問題(光學特別嚴重)
為啥飛行員會跟丟
為啥麽菜鳥飛行員容易搞錯敵機態勢
好好來瞭解空戰會面對的各種問題

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Mike H

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26樓

2020-08-21 4:33

我在米國不在呆灣
敝公司是參賽者之一竭誠歡迎投資

Situational Awareness 是個大哉問
對於自主飛行器而言格外重要
但這和空戰 AI 並非同一個領域　而是倂行研究的項目

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27樓

2020-08-21 4:49

最簡單的一個問題

若你向北
敵機向南在你水平左邊500m

對方已超出你的雷達追蹤範圍

感測器裏面只有雷達，鐳射能快速抓到目標距離，位置
但要知道朝向還需要短時間的咨詢判斷

v = d/t 是需要一點時間才能建立
而兩個不同時間的點才能得知可能向量(如沒距離咨詢)

而光學與熱感應沒有距離咨詢
要有兩部以上對焦才會有距離咨詢

不然需要好幾秒在能建立幾條可能軌跡
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上面的問題雷達派不上用場

當敵機快速滾轉90度，之後拉桿
滾轉90度順時針，逆時針轉就差很多

一個離你而去，一個朝你過來
但光學幾個 px 是很難知道他的滾轉是順時針，逆時針
要好幾秒在能建立兩個可能的軌跡

裏面牽涉到光學能否把幾 px 從背景分離出來
熱感應是可以但態勢要經過比較長的運算

還不討論大氣的影響

但這幾秒你就落入劣勢了
空戰極度講求短時間態勢的掌握

很多是需要討論好嗎

你可以接洽呆灣呆塑，老王會很有興趣的
他們喜歡你這套

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