Impact of Flinch Technology on Damage Control and Survivability
Notice bibliographique
Résumé
When a mission critical naval vessel is operating in dangerous waters or in battle, amongst other things, the success of its mission is a measure of capability and availability of its Weapon Systems, Combat and Communications Systems, Battle Damage Control System (BDCS) and Situational Awareness, as well as, its ability to recover from unplanned incidents. The next Generation Integrated Platform Management Systems (IPMS) for Autonomous Ships with much reduced manning, dictates special considerations for autonomous control systems across the ship support systems and beyond without need for man-in-the-loop for decision making. This entails detailed analysis, vulnerability and recoverability assessments during target ship’s basic design and the application of Artificial Intelligence (AI) where available. The optimum strategy involves consideration of distributed smart agent based control and monitoring systems that shall react rapidly to changes in operational demands and incidents without the need for man-in-the-loop, creating BDCS dynamic kill cards across ship subsystems and, extending the IPMS BDCS capabilities to Combat Management. The above gives rise to consideration of “Flinch Technology (FT)” [7]. It implies distributed smart agent based control systems that instinctively reacts to incidents for fast recoverability in the event of damage to supervisory control system (i.e. IPMS) and its related data communication network. This paper addresses the benefits that might be gained as a result of consideration of smart agent based control systems with no manin-the loop involvement for decision making. Such technology solutions, empowered by Artificial Intelligence (AI) could be adopted in the future Autonomous Combatant Ships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».