BAE系统公司宣布，它已获得国防高级研究计划局(DARPA)的资助，将机器学习(ML)技术整合到破译无线电频率信号的平台，如军用无人机(UAV)。其可控机器学习的可控硬件集成实时适应性(CHIMERA)解决方案为ML算法开发人员提供了一个可重新配置的硬件平台，可以在日益拥挤的电磁频谱环境中理解射频(RF)信号。

这项高达470万美元的合同取决于成功完成里程碑，包括硬件交付以及集成和演示支持。CHIMERA的硬件平台将使算法开发人员能够解读不断增长的RF信号数量，为商业或军事用户提供更强的自动状态感知操作环境。该合同与先前宣布的在同一DARPA计划(射频机器学习系统或RFMLS)下开发数据驱动ML算法的奖项相邻。

RFMLS需要具有多种控制表面的强大，适应性强的硬件解决方案，以便在未来不断发展的密集频谱环境中改善信号识别。

“CHIMERA为硬件带来了软件解决方案的灵活性，”BAE Systems的指挥，控制，通信，计算机，情报，监视和侦察(C4ISR)系统副总裁兼总经理Dave Logan说。“机器学习正处于信号智能技术革命的边缘，就像在其他行业一样。”

在不断变化的威胁环境中，CHIMERA将使ML软件开发能够实时调整硬件的RF配置，以优化任务性能。此功能以前从未在硬件解决方案中提供。该系统为用户提供多个控制界面，实现动态性能权衡，可根据任务需求最大化其灵敏度，选择性和可扩展性。该系统的开放式架构接口允许第三方算法开发，使系统面向未来并在部署时可轻松升级。

其他射频功能，包括通信，雷达和电子战，也可以从这种灵活的硬件平台中受益，该平台具有可重新配置的阵列，前端，完整的收发器和数字预处理阶段。该计划的这些阶段的工作将在BAE Systems位于哈德逊和新罕布什尔州梅里马克以及德克萨斯州达拉斯的工厂进行。