来自青年日报
https://www.ydn.com.tw/news/newsInsidePage?chapterID=1648255
转载Defence News
"Northrop harnesses machine learning to aid Space Force
missile parsing"
https://bit.ly/49aRMMA
Defence News网站25日报导，诺斯洛普格鲁曼公司正在为
美国太空军，研发新软件，透过机器学习与模型辨识
（pattern-recognition）能力，简化飞弹侦测、识别与
监控程序，进而强化早期预警效能。
报导指出，这项技术称为“利用机器学习降低追踪错误”
（False Track Reduction Using Machine Learning），
预计2025年正式推出，将用于太空军“太空红外线预警系统
”（SBIRS）等预警计画。
目前美国太空军每月必须追踪数千起潜在飞弹事件，其中包
含大量错误资讯，随着太空卫星数量增加、新型武器与间谍
技术持续发展，也让飞弹预警工作愈来愈复杂。
诺格公司表示，新软件将协助过滤非实际发射的物体，减少
分析人员必须一次应付如雪崩般出现的大量资讯，但软件也
会确保不漏掉任何潜在飞弹威胁。
随着传感器技术提升，也导致错误数据增加，诺格希望借由
机器学习技术，帮助专业人员强化飞弹预警效率。
此外，透过机器学习技术，内部数据库也可以根据各国采购
新武器装备的诸元或测试数据，进行更新与升级，强化软件
能力。
[感想]
运用 Machine Learning，跟上新趋势
距离Skynet还有多远呢? XD