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作为麻省理工学院林肯实验室的机械工程师，Phillip Daniel '13、SM '15、PhD '22 为美国国防部进行研究，涉及探索最深的海洋和最远的天空。
如今，90% 的海底尚未绘制地图。 为了补充当前的情况，丹尼尔所在的团队专注于声纳测深，该团队使用换能器将声学信号发送到海洋中。 如果信号路径中有物体，声音就会回响。 他研究的过程称为稀疏孔径声纳( sparse aperture sonar)，它可以改善商业工业和国防的水下勘探。
Daniel 还专注于磁导航，对于商业企业和国防来说，磁导航可以作为 GPS 的替代品。 他用帝王蝶来解释。 “它们能够长途迁徙并找到它们祖先出生的确切森林。如何做到的？ 一种理论认为它们能够感知地球的磁场。 他们的头脑里有一个指南针，他们可以用它到达他们想去的地方。 问题是：人类能否利用地球磁场在没有GPS的情况下精确导航？”
他说，我们可以利用地壳中的铁和金属矿藏。 它们发出磁场波纹，“几乎像指纹一样”，充当引导。
当他十几岁时在北卡罗来纳州达勒姆市时，他就开始对工程学产生了兴趣，当时他的爱好是帮助父亲修理二手车。 “我会给他工具，并询问他要更换什么以及为什么。 没有什么是他无法回答的……我觉得这很有趣，”他回忆道。 他的母亲将他送入一所区外的工程专业高中，随后他在麻省理工学院获得了三个机械工程学位。 他在校园里感到宾至如归，周围都是志同道合的学生。
“麻省理工学院是一个学生们都很书呆子的地方，他们为此感到自豪。 我觉得这也是我身份的重要组成部分，”他说。
为了让在校学生有宾至如归的感觉，Daniel 通过 UROP、夏季研究计划和 Momentum（IAP 期间提供的跨学科设计课程）等项目对他们进行指导。 “[作为一名学生]，我更愿意接触与我有类似挣扎的导师。 他们要么看起来像我，要么是代表性不足的少数群体，”他回忆道。 “我以为他们会‘帮助’我更多，向他们寻求帮助让我更自在。” 同样，他说，今天的学生“很乐意向我寻求帮助，因为他们在我身上看到了自己。”
本文还出现在由《麻省理工科技评论》出版的《麻省理工新闻》杂志三月/四月号上。
照片：托尼·普尔松
通过 Instagram 上的@lincoln_laboratory：“周六，作为林肯实验室黑人历史月系列活动的一部分，我们社区的成员在大波士顿食品银行担任志愿者。”
空军研究实验室 (AFRL) 和麻省理工学院 (MIT) 的研究人员成功展示了名为 MagNav 的人工智能增强磁导航功能，这在美国国防部尚属首次。
这项尖端技术利用地球磁场的变化进行导航，很难被干扰或欺骗，使其成为空军的必备工具。 MagNav 的成功可能是在许多军用和民用平台（包括飞机、潜艇、无人机，甚至高超音速滑翔飞行器）上实施该系统的关键第一步。
磁导航不如 GPS 精确，但更可靠
随着全球定位系统已成为军事和民用飞行员极其准确和有效的导航工具，飞行员越来越依赖该技术。
这种对单一系统的过度依赖令军事指挥官感到担忧，他们认为 GPS 网络特别容易受到攻击。 事实上，这种依赖性被空中机动司令部的迈克·米尼汉将军确定为可能被该国对手利用的四个关键能力差距之一。
MagNav 设备装载在 C-17A Globemaster III 的背面，准备在 2023 年 5 月 11 日至 15 日金凤凰演习期间在国防部飞机上进行首次实时演示。图片来源：AFRL
为了减少对 GPS 的依赖，AFRL 与麻省理工学院和麻省理工学院林肯实验室的人员合作，看看将磁导航概念与人工智能的先进机器学习技能相结合是否是一种实用的替代方案。 他们的工作最终在对他们称为 MagNav 的概念系统进行首次实时飞行测试中达到顶峰，表明人工智能增强型磁导航不仅是可能的，而且还提供了一些优于 GPS 的关键优势。
成功的测试揭示了磁导航的显着优势和有限的弱点
为了测试其潜在的革命性 MagNav 概念，AFRL 和 MIT 团队在人工智能加速器 (AIA) 的保护下运作，在驻扎于加利福尼亚州特拉维斯空军基地的 C-17A Globemaster III 上安装了定制设备。
根据空军的一份新闻稿，磁导航系统“通过 AIA 的校准和定位神经网络利用人工智能和机器学习的力量，该神经网络在飞行过程中在商用笔记本电脑上进行了几分钟的训练。”
该系统如此快速的学习能力得益于数十年研究人员组装的高度详细的地球磁场地图，为研究人员和工程师提供了构建他们的 MagNav 系统的基线数据集。 当然，地球磁场在不断变化，飞机本身也受到大范围的磁干扰，系统依靠机器学习将磁信号从噪声中分离出来。
世界数字磁异常地图。 图片来源：Geomag.us
为此，空军指出，MagNav 团队通过其磁导航开放挑战赛充分利用了全球协作的优势，其中包括来自世界各地的贡献者通过其开源软件库提交数据。 据新闻稿称，“这次合作改进了 AIA 的神经网络架构，消除了飞机产生的磁噪声，通过与已知的磁图进行比较来得出位置。”
不幸的是，需要不断更新和增强磁场数据以保持 MagNav 系统的准确性，以及人工智能必须滤除的磁噪声是明显的弱点。 此外，在 C-17 上测试的系统精确度约为一公里。 与更准确的 GPS 相比，这是一个显着的降级，GPS 可以让飞机到达距离目标目的地几英尺的范围内。
尽管如此，MagNav 团队指出，对于大多数任务来说，在视觉导航或地标识别等传统工具接管并引导飞机到达最终目的地之前，导航到一公里以内就足够了。
GPS 的替代品对未来军用和民用导航至关重要
也许磁导航最关键的优势是它几乎不可能被干扰或欺骗，尤其是在任何远距离的情况下。 此外，与 GPS 不同的是，该系统仅依赖于飞机上的设备，而不依赖于卫星或通信设备等设备，这两种设备都可能成为目标或受到干扰。
“每个飞行员都担心单点故障，”AIA MagNav 联络员凯尔·麦卡尔平少校解释道。 “我们的战略文件对国防部过度依赖 GPS 表示遗憾，这是我们精确导航能力的单点故障。”
尽管如此，麦卡尔平指出，每次飞行都需要“无懈可击的定位和导航”。
“我们可以通过天体导航、机会信号、视觉导航和磁导航等替代方案增强 GPS 来实现这一目标，”他总结道。 “本周，我们朝着实现其中一种模式迈出了重要一步，将 MagNav 从麻省理工学院和麻省理工学院林肯实验室的想法转变为一架可操作的飞机，为我们的姊妹服务和扩展到新平台开辟了道路。”
克里斯托弗·普兰 (Christopher Plain) 是 The Debrief 的首席科学作家，也是一位科幻和奇幻小说家。 在 Twitter 上关注并与他联系，在 plainfiction.com 上了解他的书籍，或直接向他发送电子邮件至 christopher@thedebrief.org。
MagNav.jl：机载磁异常导航
MagNav.jl 是一个开源 Julia 软件包，包含用于航磁补偿和机载磁异常导航的全套工具。 本次演讲将描述该软件包的高级功能，然后使用该软件包中提供的真实飞行数据提供简短的教程。 MagNav 的功能可分为四个基本组成部分：传感器（飞行数据）、磁异常图、航磁补偿模型和导航算法。