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Enregistrement W2326485132 · doi:10.2514/6.2002-3453

Stochastic, Hierarchical, Adaptive, Real-time Control (SHARC) of Automa-Teams for Tactical Military Operations

2002· article· en· W2326485132 sur OpenAlexaff
Jerry M. Wohletz, Asif Khalak, David A. Castañón, David Logan

Notice bibliographique

Revue1st UAV Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommand and controlComputer scienceControl (management)Adaptive controlOperations researchArtificial intelligenceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of DARPA/IXO’s Mixed-Initiative Control of Automa-Teams (MICA) program, the SHARC effort is focused on enabling the collective power of automa-teams, i.e. teams of semi-autonomous vehicles, for low-cost/high-tempo tactical military operations. Given that the chief barrier to practical automatic control of distributed semi-autonomous teams (both in the air and on the ground) is complexity, a hierarchical battlespace management approach that exploits time-scale, functional, and spatial separation is adopted. In this hierarchical control framework, a spectrum of solutions that invoke different assumptions about optimality, fidelity, uncertainty, and human interaction is being developed. Accordingly, these control techniques are being developed using a spiral development process that is driven by challenge problems that gradually increase the complexity of the trade space of operational fidelity, mathematical sophistication, and computational complexity. In this paper, an overview of the MICA-SHARC program is presented followed by a sample of initial experimental results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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