美国陆军于2022年12月8日在田纳西州纳什维尔举行第9次技术交流会议(TEM)，会议的重点是通知行业以帮助塑造陆军未来战场的通信和数据系统。
会议上各专家小组回顾了陆军所做的各方面努力以及将要开展的工作，主要集中在：陆军将重点放在使用包括人工智能和机器学习在内的技术上，加快定位和射击目标的“杀伤链”过程；杀伤链现代化要将可用数据缩减为仅与解决军、师和旅等梯队问题相关的信息；战术情报目标访问节点（TITAN）项目将使远程精确火力的使用更加有效；创建反馈循环，继续重新训练人工智能模型；开发新传感器技术、处理数据的新方法以及构建弹性、安全和快速网络的努力继续与其他进步保持同步等。
会议还强调了陆军为测试、开发和评估涉及人工智能和机器学习的与传感器相关的新“杀伤链”创新的工作，情报、电子战和传感器计划执行办公室最近启动了“支点项目”（Project Linchpin），开发陆军第一个以传感器为中心的情报和机器学习作战管道，以标准化和加速人工智能和机器学习能力的集成、交付和培训。
2022年9月27日，瑞典Vidsel试验场，隶属于第41野战炮旅的321野战炮团第三营的美国陆军M142高机动性炮兵火箭系统“海马斯”发射了一枚火箭，作为“北欧打击22”演习的一部分。陆军正在把新的重点放在使用技术上，包括人工智能和机器学习，以加快定位和射击目标的“杀伤链”过程。
田纳西州纳什维尔——陆军正在重新强调使用技术，包括人工智能和机器学习，以加快定位和射击目标的“杀伤链”过程，技术交流会（TEM ）的一个专家小组表示，这是一个行业和军事专家的聚会。
TEM于12月在纳什维尔举行，是一系列会议中的第九次，该系列会议的重点是通知工业，以帮助塑造未来战场的陆军通信和数据系统。陆军专家表示，使杀伤链过程现代化的挑战之一是，由于卫星、飞机、无人机、车辆甚至士兵上传感器和通信系统的使用增加，陆军领导人收到的数据量越来越多。
陆军副部长Gabe Camarillo在为期两天的会议的开场白中指出，挑战往往不是数据太少，而是“太多”。Camarillo和许多在TEM 9活动上发言的专家表示，人工智能（AI）和机器学习(ML)技术可以帮助提取海啸般的信息，使其更加简洁和有用。将这些技术与现代化的统一通信和数据网络相结合，将使指挥官能够比对手更快地做出明智的决策。这就是所谓的决策优势。
作为该计划执行办公室指挥、控制、通信-战术的一部分，Matt Paul上校，项目经理Mission Command，表示AI和ML工具可以帮助处理战场信息流，以快速定位和识别目标，然后帮助指挥官选择最佳资产与目标交战。这些资产包括直接火力武器、火炮、迫击炮、飞机、导弹，甚至激光等定向能武器。
保罗说，杀伤链构造还可以帮助陆军更快地决定何时、何地以及如何使用致命和非致命武器攻击目标。远程精确射击跨职能小组主任Rory Crooks上校描述了旨在从战略层面到战斗边缘实现杀伤链现代化的几项努力。
Crooks上校认为，使杀伤链现代化的努力始于削减现有数据，只保留与解决军、师、旅等层级问题相关的信息。他解释说，任务指挥意味着梯队的每个指挥官都有一个独特的任务，相对于所有可用的信息，相关信息的子集更小。
他认为，战术情报目标访问节点(TITAN)程序处理所有可用的情报，以帮助瞄准——为梯队指挥官找到最重要的目标。
其他示例包括联合瞄准指挥和协调系统，它将取代传统的联合自动化深度作战协调系统，以及陆军先进野战炮兵战术数据系统的新版本，这将有助于在旅以上梯队的直接火力范围外配对正确的联合和陆军有机“射手”。
此外，在多领域作战中优化反应的火力同步是一个旅级及以下级别的系统，它将在近距离战斗中使传感器与现有的最佳直接和间接火力系统配对。
“泰坦” (TITAN)计划寻求建立高空和天基传感器系统，这些系统可以提供远离战场的“深度传感”，这将使远程精确火力的使用更加有效，项目经理克里斯·安德森上校说，他是计划执行办公室智能电子战和传感器(PEO-IEW & S)的一部分。他补充说，“泰坦”还将允许使用来自多个地点的多个传感器的输入。
安德森说，为了测试、开发和评估涉及人工智能和人工智能的新传感器相关“杀伤链”创新，PEO-IEW & S最近启动了“关键项目”。他说，该计划正在开发陆军第一个以传感器为重点的智能和机器学习操作管道，以标准化和加速人工智能和人工智能能力的集成、交付和培训。它将允许陆军“训练”人工智能和人工智能模型来检测物体，并提醒分析师注意可能的目标。
这可以缩小陆军处理的原始数据量与指挥官和决策者在战场上需要的信息量和种类之间的差距。陆军未来司令部的人工智能集成中心、DEVCOM的陆军研究实验室和PEO-IEW公司正在合作进行“关键项目”,该项目专注于陆军最新的传感器系统，包括卫星、光学、电子信号接收器和其他先进的传感系统。
“我们的指导原则是:模型和算法是人工智能的燃料和弹药，”安德森说。“因此，我们必须问一问，我们如何才能快速、持续地将这些算法交付给需要它们的平台，然后创建一个反馈回路，以便我们可以不断重新训练这些模型。”PM Mission Command的Paul上校表示，开发新传感器技术、处理数据的新方法以及建立弹性、安全和快速网络的努力将继续与其他进步保持同步。
“在过去的几年里，陆军在新的远程精确射击能力方面投入了相当多的资金……新的火箭、火炮和导弹系统，”他说。“我们必须用传感器处理、数字火力支援指挥和控制等能力来支持它。我们需要这些流程在未来变得更加自动化、更加敏捷、直观和以数据为中心。”
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