用机器学习分析美国新财年1万个国防项目,7054亿军费都投给了哪些技术?

大数据文摘出品

来源:warontherocks

编译:lin、曹培信

2月10日,美国国防部发布了2021财年预算,概述了下一财年国防部的支出重点,总金额达到7054亿美元。

都说财年预算的目的是为下一场战争做准备,早在2018年,国防部就明确指出了为什么新兴技术对于美国军方的长期现代化以及与同等对手竞争的能力至关重要。

当时的财政预算文件指出,“前沿计算、'大数据'分析、人工智能、自主系统、机器人技术、定向能武器,高超音速和生物技术都是至关重要的”,以“确保我们能够打赢未来的战争。”

那么在这些方向上,哪些项目是最受重视的(预算最多),哪些项目又会面临资金不足的困境呢?

著名军事评论平台“warontherocks”上刊登了一篇文章,作者另辟蹊径,通过机器学习模型来分析国防部财政预算中超过10000多个研发项目,并给项目进行分类,统计各个项目的预算情况。他们发现:

  • 高超音速滑翔武器独占鳌头,总预算金额达33.6亿美元;

  • 生物技术的研制增加到10亿;

  • 定向能武器研究略有减少;

  • 量子计算大幅增加,但仍需加大投入。

用随机森林对10000个国防项目进行分类统计

作者使用了一个机器学习文本分类模型,来尝试分析2020财年和2021财年预算之间新兴技术的资金变化,同时阐释每个类别的基础项目规划。

在国防部网站上我们可以看到所有的财政预算子文件:

  

除了这些子文件,还有个各军种的数千页的预算文件,包括20多个单独的PDF。其中每个文件包含了各自的项目,每个项目规划的描述都说明了每年取得的进展,并说明了增加或减少预算的理由。

为了了解每种新兴技术的资金变化情况,研究人员从预算文件中抓取并清理了这些信息,然后将每个研发项目规划进行归类,包括人工智能、生物技术、定向能武器、高超音速武器和车辆、量子技术、自主和集群系统,微电子/5G以及非新兴类技术项目。

有许多种机器学习模型可用于对数据进行分类,为了选择最能有效地对项目规划数据进行分类的模型,研究人员编写了1200个程序,以测试模型随机森林、k近邻和支持向量机以及模型数据集。

每个模型都会查看规划说明中所有单词的词频,以决定如何对每个规划进行分类。例如,对于陆军的远程高超音速武器规划,该模型可能在描述中看到了“高超音速”、“滑行”和“热”字,并猜测这很可能是一个超音速项目规划。

随机森林模型的性能略胜于支持向量机模型,并且明显优于k最近邻模型,它也是一种仅在项目规划描述中查找特定关键字的简单方法,因此研究人员选择了随机森林作为最终模型。

选择了要使用的机器学习模型后,研究人员对现有的10000个项目规划进行分类。最终结果是2020年和2021年研发预算中提到的所有项目的一个大型数据集,包括规划的完整描述、预测出的类别和年度的预算资金。

通过按模型对项目规划进行排序和分类,各个新兴技术之间的预算差异清晰易见。

高超音速滑翔武器独占鳌头

国防部的官方预算新闻稿和新闻发布会声明了对高超音速武器的研究和开发投资。作为美国国防部的“前沿能力推动者”之一,高超音速武器和防御和相关研究在2021财年预算中获得了32亿美元,几乎是新闻稿中提到的其他三个优先规划项(微电子/5G、自主系统和人工智能)的总和。

在2021年的预算文件中,有96个项目规划(2020年预算中是60个项目规划)被模型分类为与超音速相关的,总预算合计33.6亿美元,比2020年的27.2亿美元大幅增加。

从军种来看,包括了陆军的远程高超音速武器、海军的常规突击武器和空军的快速反应武器。

陆军的远程高超音速武器获得了62042万美元的资金加持,用于实施一种“具有剩余作战能力的实验原型”。

空军的空中快速反应武器增加了1.8066亿美元,这是由于取消了2021财年空军的高超音速常规打击武器的资金——与2020财年相比节省了2.9亿美元。这是一个有趣的决定,值得进一步分析,因为两个相互竞争的规划的雄心和技术风险似乎有所不同:空中快速反应武器规划旨在“推动前沿可能性”,而常规打击武器则侧重于整合已经成熟的技术。

海军的常规突击获得了2021年资金预算中的最大一笔10亿美元,比2020年的预算申请增加了4.526亿美元。与陆军规划相似,海军常规突击预算的增加来自采购两个规划共享的“通用高超音速滑翔机体”和海军设计的34.5英寸推进器,以及在潜艇上进行的测试和集成。

可以肯定的是,2021年预算中的高超音速资金增加对于远程武器的现代化至关重要,而与高超音速技术相反,许多其他新兴技术的研发资金在2021年预算中或停止或下降。除高超音速技术外的所有新兴技术预算仅仅从2020年的78.9亿美元增加了1亿美元,其中主要是由于人工智能相关规划的增长。

生物技术增加至10亿

生物技术方面的预算从2020年的9.69亿美元增加到2021年的10.5亿美元。

这可能该模型高估了新兴生物技术规划的资金,其中包括了与士兵健康和医学相关的研究规划,涉及已经成熟技术。

国防生物技术的分析通常集中于人体增强、合成生物学和基因编辑技术等国防应用。以前的分析都对生物技术创新缺乏全面战略以及资金不确定性感到遗憾。战略与国际研究中心认为:“生物技术仍然是打击大规模毁灭性武器的投资领域,但在国防预算中似乎体现不出优先级。

这些担忧似乎是有充分根据的,尽管纳米管、蜘蛛丝、工程益生菌和生物类传感器等生物技术提供了巨大的潜力,其中许多可能成为其他新兴技术的关键推动者,但资金却停滞了。例如,这里面包括一个有趣的“持久水生生物传感器”规划(2570万美元),该规划试图利用活性组织来监测沿海水域中的潜艇和无人水下航行器。

定向能武器研究预算略有减少

包括电磁武器在内的定向能武器的资金在2021年的预算中略有减少,从2020年的17.4亿美元降至16.6亿美元。

值得注意的是,陆军以2.46亿美元的价格采购了三个定向能原型机,以支持机动短程防空任务。

其他几个规划也值得注意。高能武器规划(1.0541亿美元)将完成设计并将系统集成到300千瓦级高能激光器原型中,以测试用于300千瓦级以及最终能达到500千瓦级的激光武器。

其次,空军的“定向能/电子战”规划(8903万美元)包括测试在复杂环境中使用的空中定向能武器。

量子计算的投入仍需加大

量子技术研究的预算到2021年将增加1.09亿美元,达到3.67亿美元。

总的来说,与量子相关的规划更具探索性,着重于基础研究和应用研究,而不是提供原型机器。它们通常也由国防部长办公室或国防高级研究计划局资助,而不是由单个服务部门资助。比如被模型分类为量子计算技术的几个项目,包括国防部长办公室的科学促进与技术优先发展的应用研究(5452万美元),以及国防高级研究计划局的功能材料和器件规划(2825万美元)。

国防部增加对量子技术的资助值得称赞,但鉴于量子技术具有潜在的颠覆性,美国应进一步增加其对量子研究和开发的联邦资助,保证长期稳定的资助,并激励年轻的研究人员投入该领域。

2021财年预算的资金增加显然是积极的一步,但是量子技术的革命性潜力使得国防部需要投入更多的资金。

自主系统预算降低,人工智能却大幅增加

2021年,被归类为“自主系统”或“群体编组”研究与开发的规划从35亿美元下降到28亿美元,其中包括陆军无人作战车规划(从2020年的8918万美元停滞在8622万美元)。

Skyborg自主无人机计划(低成本,发射后无需回收的无人系统)需要4090万美元,并且也属于“自主系统”类别,空军的“ Golden Horde”也是如此(7209万美元), 还有国防部长办公室的“无人驾驶”阿凡达组合计划(7140万美元)以及海军的低成本无人机编组技术(LOCUST)规划(3479万美元)。

但是与之类似的人工智能计划却有所增加,2021年,按模型分类为“人工智能”类别的规划从13.6亿美元增加到19.8亿美元。

这主要表现在一些小计划上,2021年人工智能方面有161个5000万美元以下计划,而在2020年是119个。

一些批评家认为,联邦拨款有可能会重复商业领域的人工智能工作,这种说法有几个问题。

2017年有关美国人工智能战略的报告指出:“在可预见的未来,对于商业化潜力有限或不太可能获利的研究和创业公司的资金资助也呈现短缺趋势。”其次,在人工智能技术从商业开发到国防应用的过渡中,存在许多技术,过程,人员和文化方面的挑战。最后,特朗普政府的反移民政策阻碍了美国技术和工业基础的发展,特别是在人工智能方面,“因为移民占据了美国四分之一的初创企业。”

长期看来,新兴技术的投入还不够

虽然有一些重要规划的个例,用以提高美国军方长期竞争力尤其是在高超音速武器方面,但总的来说,2021年的总体预算未能实现将研发经费转移到新兴技术和基础研究上的目标。

新兴技术的研发资金与2020年基本持平并不令人惊讶,美国已经比其他任何国家都花了更多的国防费用,即使预算保持不变,与2020年预算相比,新兴技术的资金分配也无法反映出对高端竞争的长期规划的更多重视。

具体来说,美国应增加对高超音速技术以外的新兴技术的投资包括定向能武器、生物技术和量子信息科学以及基础科学研究等,即使需要在其他领域进行权衡。

其实问题不一定是2020财年和2021财年预算之间的年度变化,相反,问题在于,对于美国国防部战略目标的研发支持,2021财年在新兴技术资金将延续上一年这一结果有点令人失望。

总的来说,作者认为,新兴技术的研究的预算规模与它该有的地位并不吻合。

相关报道:

https://warontherocks.com/2020/03/put-your-money-where-your-strategy-is-using-machine-learning-to-analyze-the-pentagon-budget/

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