隨著電子戰威脅愈演愈烈，為了電子戰中占據優勢，美國陸軍希望將更智能的計算機用于電子戰和防干擾導航。
美國陸軍發出獲取機器學習技術（能自行學習如何追蹤電子戰威脅并管理響應的計算機）的信息請求。
美國陸軍面臨的問題在于，士兵在追蹤威脅方面負擔過重。陸軍采購、后勤與技術（Army for Acquisition Logistics and Technology）助理部長和快速反應能力辦公室（Rapid Capabilities Office）發布信息請求（RFI）指出，問題的癥結在于各種傳感途徑的海量電子信號源頭和位置信息，以及協調防御和進攻性作戰以抵御電子攻擊行業削弱電子威脅手段。
其中一種解決方案是人工智能（簡稱AI）AI能快速分析、適應并響應威脅。美國陸軍尋求的解決方案是：具備能力使用機器學習技術監控并評估無線電頻率輻射威脅，以建立正常或異常生活模式，并掌握發射器類型和信號結構的特征；以及整合并分析陸軍的數據，包括戰術網絡和情報、監控和偵察（ISR）數據，從而將電子光學傳感器和電子支持無線電頻率電子戰傳感器包含在內。
美國陸軍對兩種形式的機器學習感興趣：監督學習和非監督學習。前者涉及已標記的數據，而在非監督學習中，軟件必須確定未分類數據的結構。
此外，美國陸軍希望更智能的機器智能將有助于構建定位、導航和定時（PNT）的替代方式，以便在GPS受干擾或信號在城鎮或地下環境中無法正常工作的情況下發揮效用。
RFI包括潛在承包商響應電子戰和PNT要求的13個相關問題，其中某些關鍵問題如下：
* 是否會通過分析、測試、演示或操作使用顯示相關場景中潛在電子戰能力/概念的效用？
* 是否提供機器學習和人工智能等功能，協助了解當地電磁頻譜使用情況，并執行可用電子戰資產的命令與控制（C&C）？
* 是否提供能力為地面部隊、陸軍航空兵提供建立PNT信息的可替代方式？
* 解決方案是否會提供完整的PNT或只提供部分功能，例如只提供定位、導航、定制？
* PNT功能的效用和彈性如何？例如是否會出現無線電頻率干擾、天氣變化、環境影響等？
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