周四，两枚实弹 GBU-32 炸弹将投放在人工智能工具选定的射程目标上，这是美国陆军为了解人工智能可能很快在战场上如何使用而努力的一部分。
F-35 空袭是第 18 空降军“红龙”演习第四次迭代的一部分，该演习旨在测试将 AI 应用于多个数据流是否可以加快发现和击中入侵前目标的速度。该测试将由位于布拉格堡的第十八空降军的操作员进行。
该演习使用了Project Maven背后的种子软件，Project Maven是军方的旗舰 AI-for-targeting 项目。但是，Maven 研究的是来自无人机的全动态视频源，而陆军的努力则将相同的技术应用于卫星图像。这开辟了在更大范围内开展业务的机会。演习跨越从弗吉尼亚州到乔治亚州的多个范围，数千个潜在目标分布在约 7,200 平方公里的范围内。 
早期的概念测试表明这个想法是合理的。去年 8 月，第十八空降军进行了某种初步测试，以确保该概念是合理的。据第十八空降军火力支援官乔·奥卡拉汉上校称，结果超出了他们的预期。
“我们在这里进行了一项实验，看看我们在一小时内能找到多少目标，”奥卡拉汉说。但他们发现“衡量标准不是我们在一小时内可以找到多少目标，而是我们在一小时内可以做出多少决定。”
他的团队“成倍地做出了比我们想象的更多的决定。如此之多，以至于我们做出的决策数量导致传统计算机系统崩溃，因为我们超出了它们采取顺序派生目标的能力。并行处理的目标数量超过了顺序技术，”他说。 
周四的实验还将测试跨服务和机构快速共享的能力；它将包括来自海军舰队司令部和海军信息战发展司令部的元素；空军第 53 测试联队和第 461 空中控制联队；国家侦察局；国家地理空间情报局（NGA）；和更多。  6park.com
人工智能和其他新技术正在拉近运营商与 NGA 和其他数据供应商的距离。这是因为过去在大型作战中心做出的决策越来越向下级移动，在那里下级指挥官能够更多地控制目标和战争的其他要素。 
“NGA 现在正在做的是帮助我们获得真正的传感器到射手的能力，通过使用人工智能和精简，将收集策略与目标要求相匹配，缩短作战支持机构与实地单位之间的距离，”奥卡拉汉说。
每个军种都已开始进行旨在联合全域指挥与控制（JADC2）的演习。陆军的“融合项目”演习将于 11 月进行第二次迭代，已成为军方的旗舰 JADC2 努力。但是，虽然 Project Convergence 旨在测试新技术，以塑造 2030 年以后陆军将如何发动战争，但猩红龙更关注的是，如果今晚不得不入侵某个地方，该军种可能会如何使用人工智能。但奥卡拉汉说，这两种努力相互影响。
奥卡拉汉说，《猩红巨龙》还展示了军方如何开始应对在没有部队驻扎的地方作战的挑战，即所谓的“超视距”行动。
但演习最重要的目标是训练操作员以不同的方式思考数据将如何通知和加速操作。奥卡拉汉称这一点至关重要：随着在更广泛可用的数据中发现新的相关性，新的人工智能功能的发展速度比许多人预测的要快。
“我们不仅仅停留在计算机视觉上。我们开始着眼于将多个因素结合在一起的相关人工智能，”他说。“当这些更通用的 AI 功能开始发挥作用时，我们将与它们做好战斗准备。” 
======================================================

美国第一台百亿亿级超级计算机有望在 2021 年部署
经过多年的准备和计划的改变，美国的第一台百亿亿级超级计算机即将全面投入使用。
“Frontier 现在正在橡树岭国家实验室安装，” ORNL 的媒体关系经理 Morgan McCorkle 周一证实。
百亿亿级系统是下一代高性能超级计算的核心。它们将能够以每秒五亿次计算的速度运行，这比大多数现代系统快得多。使用它们，研究人员可以处理大量数据，并以更快的速度进行跨越许多领域的潜在开创性模拟。此类系统需要大量电力并产生大量热量。于是，一个新的，超过两英里的输电线最近不得不安装和其他装修不得不作出提供约40兆瓦的电力和冷却前沿，之前大量的机器部件甚至可以在地板上演橡树岭设施。
能源部首次宣布计划在 2019 年推出这个基于田纳西州的百亿亿级系统。它是与超级计算机制造商 HPE Cray 和芯片制造商 AMD 合作生产的，合同价值约为 6 亿美元。Frontier 将能够以超过 1.5 exaflops 的速度运行，并且它将占用近两个足球场的空间。
McCorkle 告诉Nextgov： “通过比当今顶级超级计算机快五倍的计算速度——超过每秒五分之一的计算——像 Frontier 这样的百亿亿级系统将使科学家能够开发用于能源、医学和材料的新技术。”