ALAYA · 戦術演習とマルチ機体協調のプラットフォーム
把有限性能，編組成有效戰力。
模擬對戰 × 戰術產生 × 戰術編組 × 多機協同
各機体が実際に使える能力と制約から役割を割り当て、戦術編隊、障害からの回復、協調任務の結果を比較します。
ALAYA は小部隊向けにマルチドローン任務を計画・シミュレーションします。ZERO はオンプレミスに配備できる防衛言語モデルで、要件を計算可能な条件に変え、結果を説明します。BABYLON Market は機体と部品を選定・組み立てます。
研究ビルド · ライブ決定論的リプレイ
- 02:31
リンク断の後、UAV-03 を再割当。
回復 - 03:08
予備の役割が任務カバーを維持。
検証済 - 04:12
最小実行可能機数の閾値を通過。
合格
中央大規模 AI ↔ エッジ AI · 意思決定レンズ
変化を見て、AI を境界内で動かし、すべての経緯を振り返る。
現在の任務判断主担当CENTRAL LARGE AI · MISSION AI
AIは人が承認した範囲内で実行・武器効果は人の承認が必要・全記録を監査可能中央大規模 AI
全体状況を優先順位、セル間の割当、そして資源・時間・リスク・情報品質・次任務の選択肢という五つのライブ台帳に変えます。
機体・セルのエッジ AI
現地センシング、滑らかな経路、リンク断時の継続、安全包絡を低遅延で実行し、状態・例外・結果を報告します。
説明責任のある自律
何が変わったか、選んだ行動、次の 30 秒、コスト、証拠の出所を示し、事後検討のための任務記録を残します。
10の任務シナリオ · 合成シミュレーション
課題を選び、システムの対応を見て、証拠を確かめる。
01 · 多目的交差捜索・EO／IR独立確認・空地封鎖CENTRAL-LED
マルチドメイン捜索・識別・封鎖
UAV3機の偵察編成が実在街路上の対抗部隊機動目標を捜索し、同一シードで確率捜索と分区走査戦術を比較。
任務ブリーフを開く →02 · 敵情未確認下の機体消失推定・確率区域包囲・リンク断自律HYBRID HANDOFF分散型持続監視・リンク断自律
監視UAVの不明消失を脅威確率区域へ変換し、確認機4機が包囲、現地Edgeが任務を継続。
任務ブリーフを開く →03 · 重要施設の多層防御CENTRAL-LED重要施設の多層防御
3拠点航跡融合、車載展開、4波スクリーン、層間引継ぎ。
任務ブリーフを開く →04 · 海上任務通信と高空支援のための高度事前配置型沿岸メッシュHYBRID HANDOFFSKY MESH 沿岸高空事前配置網
係留中継・エネルギーノードごとに6機のグライダーを保持し、海上任務通信と高空支援へ選択放出。
任務ブリーフを開く →05 · 高速の真XYZ誘導圧力・継続砲台旋回判定・観測協調・再入可能な動的役割再割当EDGE-LED3機立体誘導・動的役割再割当
UAV-01が高速3D接近で誘導圧力を形成し、観測機が挟撃両側を協調。ALAYAが継続砲台幾何から誘導・攻撃・観測役を位置／方位の跳躍なく再割当。
任務ブリーフを開く →06 · 確率主導の沿岸阻止・保護通路計画・空地引継ぎCENTRAL-LED沿岸阻止・空地誘導
AIが複数の上陸仮説を融合し、保護通路と予備を保持。複数情報源に支持された境界内分岐を自動選定し、UAVセル・無人工兵支援・地上引継ぎを協調。
任務ブリーフを開く →07 · 船載複数UAV漂流捜索と空海救助引継ぎHYBRID HANDOFF貨物船搭載無人システムによる海難救助
船載UAV4機が漂流確率場を捜索し、落水者を独立確認後、Voyager Iが救命浮環を曳航して船員回収へ引き継ぐ。
任務ブリーフを開く →08 · 5台帳選定・因果AAR・統制学習CENTRAL-LED任務経済・因果AAR・統制学習
AIが5台帳で3編成を比較し、見積り対結果差を記録、因果報告を再構成して貢献・学習草案を指名審査へ提出。
任務ブリーフを開く →09 · スマート地雷敷設・回収管理HYBRID HANDOFFスマート地雷敷設・回収管理
100件の台帳で処置済20件、回収済60件、未照合20件を識別し、最終位置・証拠・受領を個別に照合。
任務ブリーフを開く →10 · 海底ケーブルのスマート保護HYBRID HANDOFF海底ケーブルのスマート保護
船舶が申告航路を外れた際、ALAYAがケーブル接近前に警報し、人が承認する水中点検と結果・引継ぎの記録を支援します。
任務ブリーフを開く →課題
機体は安くなっている。賢く協調させることは、まだ高価でリスクが大きい。
実地試験だけでは、十分な戦術経験を積めません。シミュレーション → 戦術発見 → 評価 → エッジ配備
1機を配備する前に、何千もの任務を訓練する。
シナリオ構築
地形、通信、資産、制約、任務の閾値を記述します。
赤青対抗
同じ条件で競合するエージェントと戦略を比較します。
評価
結果、資源負担、回復、残された選択肢を測ります。
型の発見
繰り返しの任務から再発する戦術構造を見つけます。
検証
保留ケース、安全閾値、失敗ケースで候補を再テストします。
エッジへ
境界内の適切な振る舞いだけを低遅延実行へ蒸留します。
一つの戦術制御層
空 · 陸 · 海 · 高高度
能力パスポートにより、ALAYA は機種ラベルではなく、各資産がいま実際にできることで推論します。
UAV到達 · 捜索 · 中継UGV進入 · 持続ALAYA割当 · 回復 · 証明USV海上での持続SKY MESH高度 · 見通し
環境との関連性
戦術 AI は台湾の地形、都市構造、通信制約、運用の実情に合わせて訓練すべきです。
シミュレーションの信頼性は関連する前提から生まれます。海外の環境を普遍的とみなすことからではありません。
研究レポート · 新しいシナリオ層
確実性が失われても、カバーは続ける。
つながった二つの研究：一時的な視界喪失を検証可能な信念に変え、残る不確実性に合わせて予備を動かします。
動きながら、航跡を保つ
2機目の偵察機は、二つのセンサー範囲が重なり、バンク制限のある旋回と障害物を避ける経路が成り立つ場合にのみ引き継ぎます。隠れた目標は減衰する合成信念になり、魔法の精密点にはなりません。
全文を読む（英語）→中心は一点ではない
動的な集結点は残留不確実性にヒステリシス付きで追従し、任意の参照プランナーが予備の下限をモデル化します。原因不明の機体喪失は確認の優先度を上げますが、原因を証明したふりはしません。
全文を読む（英語）→非公開ラボ
証拠は公開、ラボは管理下に。
パートナー、研究者、資格のある評価者は、立会いのもとで完全なシミュレーターの利用を申請できます。アカウントは手動で承認され、デモの申請でアカウントは作成されません。