美陸軍研究新型演算法，支持智能化邊緣計算

Netflix和亞馬遜等流媒體公司彙集大量的用戶數據，然後利用人工智慧演算法向用戶提供高度個性化的推薦。現在，美陸軍希望借鑒Netflix，使用人工智慧向戰場上的士兵推薦決策。

美陸軍研究實驗室（ARL）的研究人員開發了一種新的人工智慧方法進行「協作過濾」，與亞馬遜和Netflix提供個性化推薦使用的方法類似。該項目負責人表示，這種新方法使得機器學習的速度比現有方法可達到的速度快13倍，並將很快成為陸軍「自適應計算/處理系統」的一部分，最終可以用於陸軍的下一代戰車和供士兵使用的其他認知工具包。

這一方法有可能幫助士兵更快地解讀信息線索，並且更迅速地部署解決方案，例如從空中交戰地帶圖像中識別出車載簡易爆炸裝置這樣的威脅或可能的危險區域。」

該技術重點是加快了隨機梯度下降演算法，這是一種廣泛使用的機器學習演算法。新方法不僅加快了訓練的速度，而且準確性與以前的版本相同甚至更好。該項目的目標是開發（機器學習）演算法和模型，作為本地決策戰術計算框架的一部分，以便在資源受限的競爭環境下實現智能化邊緣計算。

李皓昱譯自互聯網

錢寧審定

2018年5月7日

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