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帖子主题:核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

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核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

美国一个研究小组计划发布在线兵棋,旨在利用机器学习和数据分析方法研究人工世界中的和冲突升级和国家战略稳定性问题。

核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

该兵棋被命名为核武器国家间战略整合(SIGNAL)兵棋,由劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)、桑迪亚国家实验室(SNL)和加州大学伯克利分校的研究人员共同开发。

LLNL全球安全研究中心助理研究员安德鲁·雷迪指出,通过建立网络平台来回答具体研究问题,并把收集数以千计的推演结果用以进行定量分析作为目标,这是具有创性的。

传统的研究方法,比如数学建模或者调查研究,也是有用的方式,但是这会留下知识空白。雷迪表示“学者们无法利用观察数据回答一些有关国际安全的重要研究问题。我们必须寻找方法解决这一问题。”

核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

“我们的项目尝试检验将兵棋用于实验的可行性,在这里兵棋推演不是军事规划者或者政策制定的一次探索或教育体验。”

SIGNAL兵棋是大数据科学与兵棋推演艺术相结合。兵棋推演通常被视作一门技艺而非科学。该项目试图探究兵棋推演是否可用于当前用途之外的研究。

核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

军事人员利用兵棋推演进行教育训练,探索新战略已经有200多年的历史。由于“一站一棋”的特点,这类兵棋无法应用于大规模分析中,因此你无法综合所有推演结果得出更有意义的推断。

作为核推演项目(由加利福尼亚大学伯克利分校牵头,旨在了解新型技术对战略稳定性和核风险降低的影响)的组成部分,SIGNAL兵棋推演提供了一个灵活的推演环境,可用于研究多个问题,模方战争的某些方面。

该研究项目设定了三个目标:

    1.提高对核威慑和冲突升级的理解,着眼于为未来的分析讨论提供借鉴;

    2.深入了解在核武器使用能够优化具体军事目标背景下,促进稳定性的条件;

    3.为社会科学研究开发基于兵棋的分析和实验工具。

该兵棋推演平台还能实现在多对阵员环境中对推演进行大规模定量分析,而且可以实时跟踪统计数据,并自动收集数据。研究人员最终可利用数据对复杂的国家安全问题进行全面研究。

核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

该兵棋并非 专门为决策者打造。所有18岁以上的成年人都可以登录在线平台参加推演。兵棋推演属于回合制,推演人员由三名对阵员或者用桔、紫、绿三种不同颜色代表的小组组成。他们要在推演中努力满足三个特征胜利条件:1)尽量减少领土损失;2)获取最多的资源;3)构建尽可能多的基础设施。

托管于“亚马逊网络服务”服务器上的兵棋也是进行三个回合:在信号回合,对阵员发出意图信号;在行动回合,通过行动实现意图;在维护回合,计算他们的资源情况。

雷迪强调了信号回合的关键性和独特性。“实际上,信号阶段是我们的主要创新方面。就核问题而言,给出可靠的承诺信号非常重要。在兵棋架构中,对阵员必须做的一件事情就是针对要做的事情向其它对阵员做出可靠承诺。”

核武器国家间战略整合兵棋:美研究人员将数据科学引入兵棋

对阵员还可以使用军事、经济和外交工具,他们的得分是相对而言的。除了信号数据,研究人员还可以收集并分析与采取的行动和推演结果相关的数据。

“我们希望通过数千次迭代来最终比较推演结果,这是我们的全新尝试,”雷迪解释道。我们正在寻找实现特定胜利条件的对阵员战略集,我们正在研究他们如何将经济,军事和外交工具结合起来,以完成这些目标。

这些数据时完全匿名的,该项目的分析单位是兵棋本身,而不是对阵员。兵棋数据不会明确与个体对阵员联系在一起。而且对阵员 采取的所有行动和所有数据都是匿名的。

该在线兵棋向大众开放,研究人员会立即开始收集初步数据。“所有数据收集活动将在2019年秋季完成,届时我们会确定接下来的工作如何向前推进。”雷迪说道。

“我们可能会承担新的研究问题或者利用获得的战事升级阶梯关键节点经验教训为用于高级决策者的传统桌面演练提供借鉴信息”。

除了在线兵棋,研究人员还开发了传统桌面兵棋。

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      2019/7/8 17:49:04

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