2019年3月,特朗普政府公布2020財(cái)年預(yù)算申請。根據(jù)預(yù)算法案,2020財(cái)年美國國家安全預(yù)算總額增加340億美元,達(dá)到7500億美元,比上年增加5%。美國防部分得的經(jīng)費(fèi)為7180億美元,用于實(shí)施國家安全戰(zhàn)略和國防戰(zhàn)略,DARPA在2020財(cái)年的研發(fā)經(jīng)費(fèi)也同步穩(wěn)步增長,總計(jì)35.56億美元的經(jīng)費(fèi)比2019財(cái)年增長3.77%,比2018財(cái)年增長了15%。
DARPA 2020財(cái)年研發(fā)預(yù)算分析
①基礎(chǔ)研究,約4.86億美元,含國防研究科學(xué)、基礎(chǔ)作戰(zhàn)醫(yī)學(xué)研究科學(xué),占總體預(yù)算的13.7%,比上年增長3.7%。
②應(yīng)用研究,約14.69億美元,含生物醫(yī)學(xué)技術(shù)、信息與通信技術(shù)、生物戰(zhàn)防御、戰(zhàn)術(shù)技術(shù)、材料與生物技術(shù)、電子技術(shù)等,占總體預(yù)算的41.3%,比上年增長4.3%。
▲DARPA“終身學(xué)習(xí)機(jī)器”項(xiàng)目
③先期技術(shù)開發(fā),約15.19億美元,包含先進(jìn)航空航天系統(tǒng)、空間項(xiàng)目和技術(shù)、先進(jìn)電子技術(shù)、指控與通信系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)技術(shù)等,約占總體預(yù)算的42%,比上年增長3.3%。
④管理支持,約8171萬美元,包含任務(wù)支持、小企業(yè)創(chuàng)新研究等,其占比和增幅最少。橫向比較,可以看出先期技術(shù)開發(fā)依然占據(jù)預(yù)算的大頭;縱向分析,與上年相比,四個(gè)部分均有不同程度的增長,其中應(yīng)用研究的漲幅最大。從項(xiàng)目具體預(yù)算來看,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、多域戰(zhàn)相關(guān)技術(shù)、生物技術(shù)、無人機(jī)蜂群和人機(jī)協(xié)作等依然是DARPA的關(guān)注重點(diǎn),其中人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的投資漲幅最為突出,總額達(dá)到4.09億美元。DARPA計(jì)劃在2020財(cái)年投資的項(xiàng)目主要分布在人工智能應(yīng)用研究方向的“信息與通信技術(shù)”領(lǐng)域以及基礎(chǔ)研究方向的“數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)”兩個(gè)領(lǐng)域。
2020財(cái)年DARPA人工智能重點(diǎn)投資項(xiàng)目
從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用研究,再到先期技術(shù)開發(fā)中的集成和應(yīng)用,人工智能已成為DARPA研發(fā)工作的重中之重。從項(xiàng)目的預(yù)算分配情況來看,2020財(cái)年DARPA投入最多的幾個(gè)人工智能項(xiàng)目為:
①“可解釋的人工智能”(XAI)項(xiàng)目(2605萬美元)。該項(xiàng)目正在開發(fā)新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),以形成一套基礎(chǔ)理論來解釋人工智能得出的結(jié)論。2019財(cái)年項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將評估初始原型系統(tǒng)的性能,改進(jìn)可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,完善人工智能解釋理論的計(jì)算模型,2020財(cái)年將著重優(yōu)化可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)用戶界面,將其集成到原型系統(tǒng)。
▲DARPA“可解釋的人工智能”(XAI)項(xiàng)目
②“可靠自主性”項(xiàng)目(2555萬美元)。該項(xiàng)目旨在確保自主系統(tǒng)能夠按預(yù)期安全運(yùn)行,提高機(jī)器自主技術(shù)的可靠性并加速其應(yīng)用。2020財(cái)年項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)計(jì)劃開發(fā)可擴(kuò)展的方法,驗(yàn)證自主系統(tǒng)的安全屬性問題。
③“不同來源主動(dòng)詮釋”(AIDA)項(xiàng)目(2500萬美元)。該項(xiàng)目將開展模糊性多源信息流的重要數(shù)據(jù)篩選研究,開發(fā)一種多假設(shè)“語義引擎”,根據(jù)從各種來源獲得的數(shù)據(jù),產(chǎn)生對現(xiàn)實(shí)世界事件、形勢和趨勢的顯性化釋義;解決當(dāng)今數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)繁雜、矛盾和潛在的欺騙問題等。2020財(cái)年,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)計(jì)劃通過開發(fā)直觀界面,允許用戶在分析的任何階段修改所提取的語義元素和所生成的假設(shè),使用真實(shí)世界數(shù)據(jù)評估所生成假設(shè)的有效性和完整性。
④“自動(dòng)知識提取”(AKA)項(xiàng)目(新項(xiàng)目,2410萬美元)。AKA將開發(fā)各種技術(shù),使不同的數(shù)據(jù)和信息源自動(dòng)集成到一個(gè)整體,利用語義技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的進(jìn)步,使機(jī)器能夠在不需要人工干預(yù)的情況下完成整個(gè)數(shù)據(jù)集成功能。AKA技術(shù)主要用來幫助戰(zhàn)場作戰(zhàn)人員自動(dòng)建立和維持對目標(biāo)區(qū)域軍事、政治、經(jīng)濟(jì)、社會和文化的廣泛認(rèn)知。
⑤“加速人工智能”(AAI)項(xiàng)目(新項(xiàng)目,2410萬美元)。AAI項(xiàng)目尋求超越商業(yè)驅(qū)動(dòng)的AI發(fā)展,改進(jìn)國防流程,提高國防部快速調(diào)整和部署新技術(shù)及能力的速度,應(yīng)對重大的國家安全挑戰(zhàn)。AAI應(yīng)用領(lǐng)域包括:機(jī)器使能技術(shù);軍事軟件系統(tǒng)認(rèn)證的自動(dòng)化方法;以及恢復(fù)中樞神經(jīng)系統(tǒng)受損患者的運(yùn)動(dòng)和感覺技術(shù)。
⑥“確保AI抗欺騙可靠性”(GARD)項(xiàng)目(1724萬美元)。該項(xiàng)目旨在開發(fā)新一代防御技術(shù),抵抗針對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對抗性欺騙攻擊。2019財(cái)年,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將識別漏洞產(chǎn)生的原因,為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的魯棒性制定指標(biāo);2020財(cái)年計(jì)劃開發(fā)提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)對欺騙數(shù)據(jù)和敵對攻擊魯棒性的方法,通過挑戰(zhàn)性問題、攻擊模擬和公開競賽建立機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)評估試驗(yàn)臺。
▲“確保AI抗欺騙可靠性”(GARD)項(xiàng)目
⑦“基礎(chǔ)人工智能科學(xué)”(新項(xiàng)目,1650萬美元)。該項(xiàng)目將為掌握和量化AI技術(shù)的性能預(yù)期和局限性奠定基礎(chǔ)科學(xué)研究基礎(chǔ)。該項(xiàng)目計(jì)劃在2020財(cái)年啟動(dòng)識別和開發(fā)充分利用觀測和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識的人工智能體系結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)并測試基于物理的初始機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)、算法等工作。
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