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陈家齐低着头,满脸愧疚。
陶锡同样也是满脸自责,紧张得连脸色都是苍白的,一想到那个结果,他的心跳几乎都要停止了。
这是他最不愿意看到的。
陆隐一遍遍查看着测试视频记录,一时间也没空理会两人。
这次刘策紧急将他叫来,主要也是为了处理这次的突发事故。
AI军事控制系统的研发已经接近尾声,偏偏这时候测试结果出现了意外,每一次的测试结果都和上一次的数据对不上,甚至每次偏差还越来越大!
在测试过程中,这已经算是很严重的了!
AI军事控制系统是一个集成了最新人工智能技术、专门用于提升军事指挥、控制与作战能力的先进系统。
这个系统结合了大数据分析、机器学习、智能决策支持等多种技术,旨在实现信息化战争条件下对复杂战场环境的高效管理和决策优化。
AI赋能的军事应用不仅局限于传统的无人作战平台如无人机、无人战车等,而是扩展到整个作战指挥链的每一个环节,从战略预警到作战决策,再到资源配置和任务管理,通过加速信息处理、增强决策支持、优化资源配置等方式,极大提高了军事行动的速度和精确度。
按道理来说,有了自己之前的方案,以及【嬴政】研发先例在,是不可能失败的。
为什么会这样?
陆隐皱着眉头,又再次查看起之前的方案,甚至还把这段时间以来的研发过程视频都仔仔细细看了一遍。
AI军事控制系统的测试是一个复杂而全面的过程,主要涉及功能测试、性能测试、安全测试和作战场景模拟测试等。
在功能测试阶段,需要验证AI系统是否能够实现预定的各项功能,如数据查询、情报分析、决策辅助等。
性能测试则评估系统在各种环境下的响应速度、准确性、可靠性等指标。
安全测试重点检查系统在面临网络攻击或电子战环境下的表现,确保其具备足够的鲁棒性和抗干扰能力。
最后,通过作战场景模拟测试,在实际战场环境中对系统进行全方位的演练,检验其与实际作战需求的契合度。
综上所述,AI军事控制系统的测试是一项综合性很强的工作,需要多方面的规划和分步骤的执行。通过不断优化和完善测试方案,确保这一系统能够在现代战争中发挥最大的作战效能,从而提升整体的作战能力和适应性。
而AI军事控制系统在测试时,容易发生的错误主要包括,系统透明性和可解释性不足、鲁棒性和可靠性问题、训练数据不足以及技术能力与作战需求不一致等。
经过一个多小时的反复核算和观察,终于,陆隐发现了不对劲。
“要是我没看错,应该是鲁棒性的问题。”
陆隐看着主控电脑上的数据,最终确定,“当然,除了鲁棒性,其他的也有一些小问题,不过问题不大。”
这话一出,实验中的气氛一下松弛了下来,所有纷纷松了一口气。
刘策却疑惑了。
“陆工,真是鲁棒性的问题?”
在研究所多年,没人比他更清楚鲁棒性这个问题。
但他也实在没想到,问题竟然会出现在这。
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