ATLAS零碎其实是装置的搜集数据的传感器与处置数据的AI机器学习算法，以及乘员用来操作坦克的触屏显示器/控制器的组合体。在运用中，零碎开启后装置在坦克顶部的光电转塔就会继续扫描战场，将四周区域的图像数据输出AI机器学习算法，以停止自动对象检测和图像分类，自动选择目的、剖析目的类型、速度和间隔，找到对坦克要挟最大的目的，然后将这些要挟的图像发送到炮塔内触摸屏显示器，图像在屏幕左侧垂直陈列，显示屏的次要局部显示火炮目前瞄准的目的。边缘四周是许多不同的控件，用于选择弹药、开战类型、图像设置等。ATLAS零碎想到达的效果是只需用手指轻触左侧目的之一，坦克就会自动转动炮塔，将火炮对准所选目的的弱点，并自动引荐适宜的弹药和打击形式，由炮手选择手动同意AI的建议，AI就会自动转动炮塔、计算间隔、弹道、自动校正角度、选择炮弹类型和射击形式，最初开炮展开攻击，或许再次选择下一目的，炮手可以依据需求停止调整，间接点击下一目的就会自动瞄准，从而大小节省搜索目的工夫，用时仅是正常坦克乘员搜索工夫的三分之一。乍一看这种零碎仿佛很熟习，其实你想想，这不就是坦克世界中坦克的自动瞄准吗？目的只需露头就会被间接标志并提示我们，我们只需求右键一下就能死死锁定目的并延续攻击，而且这个更像是装置了自动打弱点的插件，打过坦克世界的兄弟们一定深有感受。随意截两张他人坦克世界录像的图，就是个示范人工智能和计算机辅佐目的选择不只可以让坦克乘员更快地击毁要挟目的——它还可以用来检测人类无法发现的要挟，也可提示消灭目的的优先级，人工智能驱动的软件架构还可配合散布式孔径零碎(DAS)察看坦克周围，以更好的发现要挟地位。另外还会带来一个大益处，就是坦克乘员训练愈加复杂，毕竟坦克两项赛曾经使我们看到训练有素车组与普通车组在攻击目的的无效性差距，这次要是由于坦克乘员运用全手动的进程来检测、辨认和攻击目的，要旋转炮塔，运用车长/炮长镜搜索目的，手动选择他们要用来攻击目的的弹药，经过瞄准目的停止激光测距，计算弹道最初攻击，两头对炮长的操作纯熟水平要求很高。而采用这套零碎后，炮长只需求选择攻击目规范许攻击就可以了，简双方便，大大降低了打工量。这时分还得拉出96A来表扬一下ATLAS零碎假如实验成功，很能够会成爲M1坦克下一步晋级的其中一项配套技术。同时这种零碎外部的算法优化，也可装置在无人零碎中作爲火控算法，因而前景是十分普遍的。当然前提是别上马啊！