通过机动识别挑战赛实现 AI 驱动的机动识别
人工智能
2022-11-29 v1
摘要
人工智能（AI）在改善空军飞行员训练方面具有巨大潜力，它能为飞行学员提供关于其机动质量的可行反馈，并使早期阶段的学员能够在低成本模拟器中进行无教员指导的飞行熟悉训练。历史上，由数据、问题描述和示例代码组成的 AI 挑战赛对于推动 AI 突破至关重要。美国空军-麻省理工学院 AI 加速器（DAF-MIT AI Accelerator）利用真实的空军飞行模拟器数据开发了这样一个 AI 挑战赛。机动识别挑战赛汇集了由空军飞行学员在“下一代飞行员训练”（PTN）项目中收集的数千份虚拟现实模拟器飞行记录。该数据集已在 Maneuver-ID.mit.edu 上公开发布，这是同类中首次公开发布的美国空军飞行训练数据。利用该数据集，我们应用了多种 AI 方法来区分“好”与“坏”的模拟器数据，并对机动进行分类和特征描述。这些数据、算法和软件将作为模型性能的基线发布，供他人在此基础上构建，以赋能飞行模拟器训练的 AI 生态系统。
引用
@article{arxiv.2211.15552,
title = {AI Enabled Maneuver Identification via the Maneuver Identification Challenge},
author = {Kaira Samuel and Matthew LaRosa and Kyle McAlpin and Morgan Schaefer and Brandon Swenson and Devin Wasilefsky and Yan Wu and Dan Zhao and Jeremy Kepner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15552},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 7 figures, 4 tables, accepted to and presented at I/ITSEC