2024年11月21日，美国兰德公司发布报告《人工智能和机器学习在太间领域感知中的应用：描述对任务有效性的影响》。报告指出，为了满足在太空领域运营日益增长的需求，太空域感知 （SDA） 运营商必须确定如何更有效地确定传感器观测的优先级，扩大规模以满足常驻空间物体的庞大数量，并发展反映轨道力学和太空运营复杂性的分析能力，同时保持作战领域运营所需的响应能力。这些因素给负责 SDA 任务的人员带来了重大挑战，并指出该任务是人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 工具支持的主要候选者，因为此类工具有可能提高分析速度，扩大此分析的可用数据量，并释放作员时间执行更复杂的任务。
本报告描述了 AI/ML工具可能为美国太空军的 SDA 任务带来的影响的性质，重点是量化太空碰撞风险的联合评估过程。AI/ML 工具的影响尚未得到很好的理解，这种缺乏理解是规划和优化工具集成的障碍。为了支持对 AI/ML 工具的评估，作者采访了利益相关者，审查了现有的学术和教义文献，制定了详细的流程图，并构建了探索性 AI/ML 模型。
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关键词：人工智能，机器学习，太空感知
编译 l 所长007
来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）
一、主要发现
由于 SDA 任务的需求不断增长和性质不断变化，如果 AI/ML 工具可以成为 SDA作员的力量倍增器，那么它们就有很大的机会产生影响。
AI/ML 工具无法解决 SDA 任务的所有挑战，但流程更改可以帮助这些工具产生更大的影响。
要实现 AI/ML 的重大影响，需要转向支持更多 AI/ML 开发和部署的架构。
支持更优化的传感器任务的 AI/ML 工具开发可能会对 SDA 任务的其余部分产生级联影响。
更好地量化风险和不确定性容忍度可以支持提高专注于预测和分类的 AI/ML 工具的性能。
二、建议
空间系统指挥采购 Delta-SDA （SSC/SZG） 和空军研究实验室应为 AI/ML 工具开发人员提供明确的指导，让他们专注于满足当今作员需求的工具，但也可能使未来的 SDA 架构受益。
AI/ML 工具开发应侧重于力量倍增器，以帮助应对第 18 和第 19 太空防御中队面临的日益增长的检测和表征挑战。SSC/SZG 应寻找机会投资这些工具。
SDA作员（尤其是第 18 和第 19 太空防御中队以及国家太空防御中心）应寻求阐明任务需求、传感器要求和可接受的不确定性的方法，以优化 AI/ML 工具的潜在增强功能。
太空作战司令部应通过 SDA 任务区团队检查可以修改 SDA 流程的地方，以便从 AI/ML 工具中产生更显着的影响。
AI/ML 工具开发应侧重于那些能够实现更有效和更高效的传感器任务的工具，SSC/SZG 应寻求获取和开发这些工具的方法。第 18 太空防御中队捕捉观测意图的努力也应该得到支持，因为这些努力结合起来是关键的推动因素。
SSC/SZG 应继续支持 AI/ML 工具开发工作，并确保有适当的流程和基础设施来测试和验证这些模型。
高质量训练数据的可用性是 AI/ML 影响的另一个推动因素，太空军应支持空间系统司令部的跨任务数据团队的工作，以确保这些数据可供 AI/ML 工具开发人员使用。
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