神经形态器件现状与未来

为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。     

2020年人机混合智能技术发展综述

人机混合智能是一种新型智能形式,是一种跨越物种、属性结合的下一代智能科学体系.对人机混合智能领域的最新研究与应用进展进行了综合评述.首先介绍主要军事强国在智能外骨骼设备方面的研发和列装进度;然后盘点虚拟现实和增强现实技术在美军各军种的应用现状;最后讨论脑机结构技术的军事应用与影响.综述表明,通过人机协作的方式提高人与系...     

脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。     

基于类脑智能的无人集群设计初探及关键技术浅析

无人集群广泛应用于军事、工业等重要领域,并逐渐向智能化、协同化快速发展。借鉴人脑系统的高级智能模板,从端、边、云三个类脑层面讨论新型无人系统的设计构想,为未来智能无人集群提供了创新的探索思路。首先,端节点的通用异构无人机模仿大脑神经元形式,节约个体无人机开发成本并提升集群协作效能。其次,无人机间的拓扑结构借鉴类脑交互模式,形成内外双向通信环路以提升信息交互效率。最后,无人集群云端参考人脑与环境交互的自学习方式,在任务中动态扩充知识库以优化系统性能。综合上述类脑无人集群的设计思想,探索分析了该领域的关键技术,并对未来无人集群的智能化发展进行了展望。     

基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。     

忆阻器类脑计算芯片研究现状综述

为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势,对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研,对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺、前神经元电路、后神经元电路、多阵列互连拓扑结构与数据传输策略,以及芯片设计过程中所采用的系统仿真和评估方法进行了对比分析。总结出当前忆阻类脑计算芯片电路设计仍需解决忆阻器可用阻态少、器件参数波动性大、阵列外围电路复杂、集成规模小等问题,并指出了该类芯片走向实际应用仍然面临着忆阻器生产工艺提升、完善开发工具支持、专用指令集开发、确定典型牵引性应用等挑战。     

人机混合智能技术主要发展动向分析

人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。     

脑机接口的关键硬件技术与未来应用

脑科学是以脑为研究对象的多学科汇合的新兴研究领域,是研究人、动物和机器认知与智能的本质与规律的科学,其中,脑机接口硬件技术是推进脑科学发展的关键。基于电生理信号的脑机接口硬件设备根据采集信号时电极位置和方法不同,分为无创、微创、浅脑有创和深脑有创四种。首先阐述了四种脑机接口关键硬件技术路线,以国内外最新产品和科研成果为例分析了非植入式和植入式脑电信号采集的具体技术现状;之后举例说明了脑机接口硬件技术在医疗和消费两大领域的最新应用场景和未来展望。可以预见,随着脑机接口硬件技术的不断进步,在不久的未来将率先给人们的生命健康、日常生活带来颠覆性变化。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

强激光作用充气式轻型仿形诱饵探讨

本文结合充气式轻型仿形诱饵的结构特点,探讨了强激光对轻型仿形诱饵作用的几种效应,以及强激光作用后诱饵运动状态变化的情况,且对由此引起的诱饵轨道偏离进行了数值计算与分析。     

脑机协调控制技术及其军事应用前景

脑机接口技术为人们提供了一种不依赖外周神经和肌肉系统的新的控制和通讯方式。文章以脑机接口技术为基础．以多关节机械臂为控制对象,设计并实现了将大脑直接控制与设备自动控制这两种方式在同一个控制系统中的有机结合,充分发挥人脑的智能与机器的性能,并对脑机协调控制技术的军事应用前景进行了讨论,旨在为通过生物交叉技术显著提升武器装备的使用效率提供参考。     

指挥云脑研究

智能化是指挥信息系统未来发展的重要方向。从类脑系统设计角度,基于云计算设计了指挥云脑的技术架构,分别从虚拟神经元、虚拟神经纤维、虚拟感觉、虚拟视觉和听觉系统、虚拟运动系统、虚拟记忆系统、虚拟自主神经系统、虚拟中枢神经系统和虚拟末梢神经系统,对指挥云脑功能进行重点阐述,并基于"数据-知识-智慧"的分层体系描绘了指挥云脑信息运行机理,以期为指挥信息系统的智能化研究提供参考。     

基于HLA的地基动能武器作战仿真研究

在分析地基动能武器作战方式的基础上,提出了仿真的基本思路;对仿真中的主动段方案设计、中段飞行和末段飞行3类关键数学模型进行了建模分析;最后基于HLA对地基动能武器仿真系统进行了设计.     

基于大脑本征信号的光学功能成像技术

对脑功能内源光学成像技术的研究与进展情况进行了较系统的论述。首先对内源光学成像技术的基本原理进行了介绍 ,然后对该技术进行了分类 ,并将内源光学成像技术与其他脑功能成像技术作了比较分析 ,最后对内源光学成像技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向     

浅析联合作战筹划"算、推、仿"

作战计算、兵棋推演和仿真实验等工程方法是联合作战筹划"求快""求奇""求精"的重要手段.作战计算快速灵活、全程运用;兵棋推演人在回路、总体验证;仿真实验精准统计、分域评估.在联合作战筹划构想阶段、方案阶段、计划阶段和实施阶段,"算、推、仿"的运用流程具有一定差异.总结了联合作战筹划"算、推、仿"需要把握的四个重要问题,为战略战役指挥机关提升作战筹划效能提供参考.     

某型反坦克导弹气动仿真方法研究

为了获取某型反坦克导弹的气动参数,基于开源的OpenFOAM软件包,针对某型反坦克导弹的外形,在对导弹底部结构以及弹翼和尾舵外形进行处理后,运用结构化网格划分方法和局部加密方法建立了气动仿真模型.采用带可压缩修正的湍流模型,进行了气动仿真计算,并将计算结果与风洞试验数据进行了对比,结果表明:仿真计算所得气动参数与风洞试验结果符合较好,误差较小,证明了此仿真方法具有较好的可信度.此种方法可以推广运用于类似外形导弹的气动仿真中,能够起到减小耗费、提高效率和缩短研制周期的作用.     

灭雷具CGF仿人操控行为建模

灭雷具在动力上受海流和电缆的非线性耦合作用力影响,其水下操控十分复杂。针对灭雷具CGF(Computer Generation Force)系统行为建模的需求,建立了简化的四自由度动力学模型,同时考虑了海流和电缆扰动的影响并对缆长和动力分配进行优化计算以实现最优缆长控制和最短路径规划;综合分析了灭雷具水下操控规则,从动力控制和路径规划两个层次来建立其行为规则库,得到了与实际相符的灭雷具智能体仿人操控轨迹。仿真结果表明了该行为模型的正确性和有效性,能较好的满足仿真系统的需求。     

人/机协同智能火力与指挥控制系统研究

智能火力与指挥控制系统是提高现代战斗机作战能力的核心因素.通过对传统的火力与指挥控制系统存在的问题进行分析,提出了一种基于人/机协同的智能火力与指挥控制系统模型,该系统在 "适当智能化"思想的指导下构建了新型的人/机关系,提高了系统的整体智能,以适应未来网络化与信息化的战争环境.接着给出了系统体系结构模型,并讨论了系统的设计方法.最后指出在系统研究中所涉及的关键技术.     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。