美國陸軍一些主要作戰部隊正積極對具有人工智慧（AI）的目標標定系統（targeting system）進行多次實測，並且功能持續進化變得更為強大。現在這套名為Maven的人工智慧系統已先被中央司令部積極運用，用於解決全球後勤問題。 

Defense News報導，這套系統最早始於第18空降軍在2020年底時啟動的「赤龍」（Scarlet Dragon）實驗計畫。當時由第18空降軍和合作的陸戰隊第2遠征軍（MEF）官兵共同組成的實驗團隊，使用商業衛星影像和AI演算法來識別自由堡（Fort Liberty）基地露天的油槽。然後該系統將這些數據傳遞給海軍陸戰隊飛彈系統，進行模擬攻擊並命中了目標。

根據第18空降軍副軍長柯格比爾（John Cogbill）准將在21日於美國喬治亞州奧古斯塔舉行的武裝部隊通訊和電子協會TechNet活動上透露，當時的「數位標定傳遞」（digital target pass）共耗時743分鐘，超過半天的時間。然而再經過10多次的試驗並且持續修改以及AI演算法的累積，現在這套系統「數位標定傳遞」已經能在一分鐘內完成，是真正可以「馬上參戰」的工具。

柯格比爾表示，2020年當時擔任第18空降軍軍長的庫里拉（Michael Kurilla）就曾向參謀幕僚透露，他希望能夠在陸軍中建立一支「AI大軍」（AI-enabled Corps）；當庫里拉升任中央司令部司令後，他也延續這套概念，並且包括使用Maven人工智慧系統。

非營利組織安全與新興技術中心（CSET）本月發布的一份分析報告，重點介紹了Maven的一些開發以及營運單位的使用反饋。報告提到「如果沒有Maven系統幫助，發射過程是手動的，從收集數據到處理數據、尋求許可、匹配彈藥和授予許可，效率及其低下，並且在過程中可能會出現錯誤。」報告更指出，在2003年「伊拉克自由行動」期間，當時美軍的目標標定能力已「被廣泛認為是美國軍事歷史上最高效的」；當時總共投入多達2000多名參謀幕僚人員來覆蓋廣闊的區域和眾多目標，但現在這套系統在試驗中已展示出，只需要20人就能完成相同的工作量。

柯格比爾表示，第18空降軍的專家們正在探索人工智慧和演算法是否也可以幫助其他部隊指揮官得以更好地「看見」和「感知」後勤方面的需求。這項工作將需要為指揮官提供供應鏈的全球概況，以及運行場景的方法，來幫助他們決定後勤將如何影響行動。柯格比爾還提到「赤龍」（Scarlet Dragon）實驗計畫仍在並行發展，並計劃於下個月再進行一次新的實驗；而且在2025年還舉辦一系列活動。預計這套系統將會在2026年底美日舉行「山櫻」指揮所演習時，首次在太平洋地區亮相。