軍事利用におけるリアルタイムデータと生成AIの融合

Vantiqアプリケーションで軍事状況認識をどのように向上させるのですか？

技術、学術、防衛、セキュリティの同僚と緊密に連携して得た経験から、Vantiqは実現可能なAI技術（LLMやGenAIなど）を統合し、これらを活用するロードマップを開発し、争う戦場内で友好的な力の状況認識を変革しました。

このディスカッションの文脈は、マルチドメイン統合（MDI）/C-JADC2の世界で、複数のドメインに展開された軍事IoTから供給されたリアルタイム情報を劇的に拡大するセットを活用するための協調的な努力です。 このデータの爆発的な増加は、消費者を守るための新たな課題と機会の両方を提示し、成功は、既存および将来のシステムとの統合と配置の新しい処理層を展開することで実現されます。 もちろん、そのような処理はそれ自体で目的ではなく、むしろ時間的な状況で意思決定者に情報を提供する基盤を提供します。 少なくとも2つの興味深い機会があります： （a）戦場空間のダイナミクスをリアルタイムで正確に把握する；そして （b）この状況認識を使用して、組織知識体系から関連情報を抽出して、テキストまたは音声で配信される自然言語を使用して、意思決定者に何を見ているのか、それについてどうすべきかをよりよく知らせるため、この状況認識を使用して、テキストまたは音声で伝達する。

Vantiqのアプローチは、安全性、セキュリティ、地底ドローン、エネルギー市場におけるパートナーとの作業に基づいて構築されたこれらの重要な問題を解決する実践的な経験によって推進されています。 Vantiqの顧客の採用を成功裏に支えた主な要因をご紹介します。

• マルチドメイン統合（MDI）自動化： Vantiqアプリケーションの中心には、OODAループの速度を大幅に高める能力があります。複数のソース（防衛IoT、AI、MLなど）からイベントをキャプチャして処理し、信号対雑音比を向上させ（エッジに展開されたロジックを使用してイベントを融合、フィルタリング、相関させ、さらに理解する）して、「関心のある状況」のみを分離します。 エッジ展開は、従来の集中型アーキテクチャを遅すぎたり、破壊を受けやすく、非経済的なものにする無関係な膨大な量のデータを処分するのに不可欠です。 MDIイベントの効果的な処理には、ネイティブの「エッジからクラウド」分散アプリケーションモデルが必要です（Vantiqはそれを提供します）。 軍用VantiqアプリケーションのこのMDIコンポーネントは、ネットワーク全体の関心のある加入者にリアルタイムで「関心のある状況」を提供し、情報基盤を提供し、新世代のAIを活用して以下に説明するような意思決定をさらに強化します。
• 拡張された状況認識： Vantiqアプリケーションは、防衛と国家安全保障IoT全体を通して人間の能力を最大限に活用するように設計されています。 主なアイデアは、ISRをリアルタイムで処理することで生じる「関心のある状況」を活用し、秒数が経過したときに意思決定者の状況認識を大幅に高めることです。 ここで実現する重要な技術は、Vantiqが情報ストア（ベクトル/グラフデータベースなど）やGenAIと自動統合して柔軟なコミュニケーションを実現することです。 つまり、Vantiqアプリケーションは、発見された敵対的資産のインテリジェンスを活用し、各ターゲットについて、迅速なエンジニアリングを自動化して、組織知識の集合体からリアルタイムで関連情報を抽出できるということです。 これは、より良い意思決定を促進するために使用されます（例：各資産の機能について教えてください、この資産に最後に遭遇したときに何が起こったのか、それに対抗する方法など、レッスンで教えてください）。 VantiqとGenAIを統合することで、テキストまたは音声形式でユーザーと双方向通信できます。 Vantiqアプリケーションは、そのような抽出物に基づくアクションをさらに自動化することができます（例えば、すべての敵対的資産の既知の範囲をナビゲートするための安全なルートを私に与えてください）。
• 劣化した操作に適応可能： Vantiqアプリケーションは、友好的なフォースネットワークがEWの対象となり、拒否される可能性があり、電磁スペクトルの要素が不完全であるか、せいぜい断続的であると仮定します。 それを念頭に置いてVantiq： （a）分散モデル内のすべてのアプリケーションノードの自律的な運用を可能にする （b）ノードは、単一の障害点を持たない完全にメッシュ化されたネットワーキングモデルを使用して通信することができる。 ユーザーは、公開と購読ベースで動的に切り離し、再接続することができ、ネットワークが再構築され、適切な機会が出現したときに、「関心のあるイベント」を許可されたすべての加入者に確実に配信することができます。
• オープンなイベント駆動型統合： Vantiqは技術に依存しない企業であり、オープンアーキテクチャを通じて、既存および将来のシステムに簡単にドロップできます。 Vantiqのエッジアプローチは、さまざまなコンテンツやセキュリティ要件を持つさまざまな同盟国や代理店など、多数のシステムを統合することができます。 防衛とセキュリティのユースケースは数多く存在しますが、特にC-JADC2とNATO / Sovereign MDIドメインでは特に存在します。 さらに、Vantiqアプリケーションは、「データメッシュ」アーキテクチャを実装し、分散アプリケーション全体でMDIメタデータを共有し、データはオンデマンドでのみ移動されるようにすることができます。
• アジャイル配信： Vantiqはプロの開発者による使用のために設計されていますが、ローコードアプローチにより、システムを迅速にプログラムして適応させることができます。 当社のアジャイル方法のサポートにより、迅速な顧客と技術アップグレードが可能になります。密閉されたブラックボックスはありません。

例

インテリジェントC2オペレーション

合同作戦スタッフは、300マイル離れた場所に専門スタッフと軍隊を迅速に配備するよう要請を受けました。 最初の要請は、敵と接触した軍隊によって口頭で行われていた。 エッジデバイスへの口頭での接触レポートは、監視Vantiqアプリケーションによって自動的に認識され、GenAIに3つの自動プロンプトを開始し、ベクトルデータベースから尋問して抽出しました （a）この分野で私たちが知っている敵対的資産 （b）すぐに利用可能なフレンドリー資産; （c）即時行動とは何ですか？ GenAIに特定の単語やフレーズと、部隊のウェアラブル機器からのフィードバックが合わさって、Vantiqアプリケーションから自動応答がトリガーされました。 これには、地元のISR資産の再タスク、メディバックヘリコプターを準備する、潜在的なタスクの戦闘航空資産に対する警告などが含まれます。 重要な時間を節約できたため、航空業務スタッフ（ループ内、ループ外）がさらなるアクションを承認できるようになりました。

 統合オペレーションスタッフは、敵対的な環境で計画を作成し、重要な資産を展開するのに最小限の時間しかありませんでした。 CJ3のスミス少佐は、JOCの安全通信施設に座り、GenAIに自動プロンプトを使用して、現在の状況を要約して共有するために、現在の状況を共有するために、専門スタッフに状況の概要を説明しました。 すべてのオペレーション担当員と同様に、キーワードやフレーズ（既存の軍事命名法と一致する）の使用は、Air Ops GenAIとその付随データベースとの緊密なミッションパートナーシップを保証します。 重要なことに、Air Ops GenAIは、既知のドクトリン全体、より焦点を絞った戦術、テクニックと手順、地域の歴史とインテリジェンス、特定されたレッスン、リアルタイムレポートに基づいて計画オプションを提供できるようになり、戦場全体全体で数秒前にエッジで起こっていることを反映することができます。 また、Air Ops GenAIのスミス少佐の決定に基づいて、将来の出来事や成果についての洞察を与える機能は、非常に貴重でした。 状況情報とAir Ops GenAIの間の相互作用は、Vantiqアプリケーションによって完全に自動化されました。

 リアルタイムで、ターゲットエリアとその周辺で敵対的な力の脅威をカバーするインテリジェンス画像は、多数のISR資産によって絶えず更新され、Vantiqアプリケーションによって統合され、インテリジェンスベクターデータベースを更新しました。 レポートには、高度に微妙な長期的インテリジェンスから最新の状況まで、さまざまな種類があり、データをエッジでキャプチャし、わずか数秒後にメジャー・スミスに転送されたセンサーからのリアルタイムレポートがありました。 同様に、友好軍の最新の状況はリアルタイムで常に更新されました。 可用性、可用性、燃料、武器負荷、EW fit、センサーの状態、人員の訓練レベル、国籍、エンゲージメントのルール、コマンドステータスなどはすべてVantiqアプリケーションによって取得、管理、および関連する加入者と共有されます。 Vantiqのオープンスタンダードとオープンアーキテクチャを使用することで、ミッションパートナー既存および将来のシステムとの相互運用性と統合は、典型的な長いライフサイクルとその後のシステムアップデートで成功裏に保証されます。

スミス少佐と彼女のスタッフはGenAIに不可欠なミッション情報を口頭で入力し、入力デバイスを使用して目標までの距離、必要な機器の特徴などのデータを入力しました。 必要な効果などのより微妙な情報は、Maj Smithが話すミッション動詞によってGenAIに伝えられました。 これらのミッション動詞はグラフデータベースで識別され、Air Ops GenAIが提供する計画オプションの性質を形作るために使用されました。 これにより、例えば、成功に必要な最適なルーティングと強制パッケージの推定が可能になりました。

スミス少佐の10分の計画セッションが完了すると、GenAIは5つのオプションを提供しました。 すべてが、敵対的な環境における利用可能な友好軍の有効性を最適化するように設計されています。 各オプションは、ターゲットに対する異なるレベルのリスクと時間を提供し、敵対的な行動の影響を軽減するための友好的な部隊のための緊急時オプションが含まれていました。

GenAIによる質問をさらに繰り返した後、スミス少佐は最適なアクションコースを選択し、チームに説明しました。 Vantiqを介して提供される高レベルの自動化、オーケストレーション、統合により、関与する可能性の高いユニットにはすぐに展開指示が得られました。

部隊パッケージは、大幅に短縮された時間スケール内で展開されました。 これにより、メジャー・スミスと彼女のスタッフは、次のミッションを実行し、500キロ離れた場所に配備された部隊の能力を提供できるようになりました。

ミッション全体を通して、Air Ops GenAIの脅威と潜在的な緩和策について問い合わせを受け、口頭で更新することで、敵対的な行動への力の露出を減らし、成功の可能性を最適化します。

ミッション中、Air Ops GenAIは、電磁スペクトルへの限定的かつ断続的なアクセスで敵対的なEW環境を想定しました。 Vantiqは、可能な限り重要な情報をキャッシュして「吹き飛ばす」または受信することができ、エッジの最前線にいるオペレーターが関心のあるイベントを処理することができました。

命を救い、イニシアチブを取り戻す

パトロール中にチーム戦闘医療従事者がIEDによって負傷します – パトロールの他の数人のメンバーは、フラグメントまたはショックを受けています。 他の医学的な訓練を受けていないパトロールメンバーは、音声または入力デバイスによって死傷者のデータを「自動戦闘パートナー」エッジ/ AIシステムに入力することができます（参照 Optac-X （正確にこれを行うVantiqパートナーの例）。 パトロールメンバーのエッジウェアラブルもイベントを検出して反応し、医療状況を伝達します。 自動戦闘パートナーは、敵のEW対策とキャッシュを通じてワームホールを特定したり、必要なデータを送信したりします。

イベントから数秒で、パトロールが衝撃を受けたり脆弱になったりすると、自動戦闘パートナーは、人命救助の医療アドバイスを提供できるだけでなく、犠牲者避難手順を提案したり、ヘリコプターによる犠牲者抽出に最適な現地着陸場所を特定したり、パトロール司令官が直ちにIED/待ち伏せのリスクに対処するために検討すべき手順（オプション）を提案したり、アクションレポートを作成して送信したり、承認を待つことができます。

承認された自動化のレベルに応じて、自動戦闘パートナーは、ケースバックヘリコプターとそのエスコートをスクランブルし、戦術航空サポートを必要とされる場合、短時間対応部隊を配備して待機位置に配備し、ISR-衛星/UAV/航空機-を集中させ、エリアにエッジコンピューティング資産を集中させ、敵目標を探す/有用な効果を提案する（例：EWで他のIEDを妨害する/敵通信/敵対的なAIシステムを追跡する）、以前のパトロールレポートとインテリジェンスをまとめ、現地上級指揮官の次の動きを知らせるオプションと洞察を提示します。 グラフデータベースは、潜在的な敵ターゲットセットを理解するのに特に強力になります。

上級指揮官のAIアドバイスに基づく意思決定/オプションに基づいて、将来の可能性に関するアドバイスを提供します – つまり、オプションA、B、またはCに従った場合、指揮官は次に何効果を生み出したいですか？ レッスン識別/アクション後レポートは数秒で自動的に生成されます。承認、常に更新され、より高いコマンド計画、将来のトレーニング、機器設計と統合されます。 ロジスティックでは、ケースバックとエスコートヘリコプターのロータブレードの燃料と摩耗の消費がメンテナンスと再供給システムに組み込まれ、サービス性を向上させ、費用を節約します。

上記はすべて、リアルタイムで開始され、関連するIoT全体に完全に統合され、プライベートから大統領/首相、NATO同盟国まで（パブ/サブと分類ルールに応じて）指揮系統の複数の層全体でオーケストレーションされます

まとめ

重大な危機では、このようなイベント（運動学、物流学、C5ISRなど）は、1日に何度も発生します。 多数のシステムの統合、エッジでのリアルタイム意思決定、多数のAIシステムのオーケストレーション、LLM/ベクトルとグラフデータベースの活用により、フレンドリーな力の有効性が大幅に向上し、OODAループを大幅に短縮し、C-JADC2 / MDIの利点が増幅されます。 この利点は、敵対的なAIシステムに匹敵するうえで不可欠です。 それを除けば、生活、時間、お金の面で節約は重要になります。