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강화학습(Reinforcement Learning) M&S 환경
개요
통신/무기체계에 강화학습 기반 인공지능 기술을 신속히 적용하기 위한 개발 프레임워크 및 시뮬레이션 환경
(OPNET, HTZ Warfare vs TASKER)
특징
강화학습 에이전트와 시뮬레이션 환경과의 연동 프레임워크(Solvit Gym)
· 다양한 공개 강화학습 라이브러리를 이용하기 위한 연동 인터페이스 (OpenAI 호환) 지원
· 시뮬레이터부 연동을 위한 확장 인터페이스(Simulator Extension) 지원
통신/무기체계 시뮬레이션 상용 툴(COTS) 기반의 강화학습 M&S 환경 제공
지원되는 강화학습 프레임워크: OpenAI , TF Agent, RLlib, Tensorforce 등
적용분야
무기체계/지휘결심 분야
(vsTASKER 기반 강화학습 M&S 환경)
· 육해공 무기체계의 지능화, 자율화 및 운용 최적화를 위한 연구개발, 강화학습 도입 효과도 분석 등IoT, 개인전투체계 등
· 항공 및 교통 트래픽 시뮬레이션, 프로세스 최적화 연구 등
통신/네트워크 분야 (OPNET 기반 강화학습 M&S 환경)
통신 프로토콜(저궤도 위성 라우팅 등) 지능화,
통신성능 개선, 망운용 및 관리 최적화 등
스펙트럼 분석/임무계획 분야
(HTZ Warfare 기반 강화학습 M&S 환경)
지능형 전술통신망 계획 및 스펙트럼 최적화,
무인화 체계 전파분석 및 지능화 임무계획 등
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무기체계/지휘결심 분야 (vsTASKER 기반 강화학습 M&S 환경)
· 육해공 무기체계의 지능화, 자율화 및 운용 최적화를 위한 연구개발, 강화학습 도입 효과도 분석 등
통신 프로토콜(저궤도 위성 라우팅 등) 지능화, 통신성능 개선, 망운용 및 관리 최적화 등
스펙트럼 분석/임무계획 분야 (HTZ Warfare 기반 강화학습 M&S 환경)
지능형 전술통신망 계획 및 스펙트럼 최적화, 무인화 체계 전파분석 및 지능화 임무계획 등
