联合作战行动计划通过将人工智能赋能的应用优势集成至作战系统、流程和平台 ， 为美军提供持续竞争优势 。 该计划的目标是威慑对手 ， 并在威慑失败的情况下 ， 与对手交战并获取胜利 。 代理主任南德·穆尔甘达尼称 ， 2020财年 ， 联合人工智能中心在联合作战行动计划上的开支超过其在所有其他国家任务计划上的开支总和 。 2020年5月 ， 联合人工智能中心授予布兹·艾伦·汉密尔顿公司一份为期五年、价值8亿美元的主合同 ， 研究创建应用于联合全域指挥控制的人工智能组件 。
（二）作战人员健康计划开展医疗保障领域能力研发
（三）业务流程转型计划改进国防业务自动化管理
（四）威胁降减与防护计划应用人工智能模型应对威胁
威胁降减与防护计划旨在利用人工智能更准确、更快地为第一响应人员提供关键信息 ， 缩短搜索、发现、资源分配和救助行动的时间 ， 加快信息传播 ， 提高分析人员的工作效率 ， 以便在救灾行动中拯救生命 。 2019年2月启动的人道主义援助和救灾项目 ， 工作重点是部署支持飓风救助和野火救援等工作的人工智能能力 ， 现已与加州国民警卫队成功进行了初步模型的演示验证 。 2020年 ， 联合人工智能中心将威胁降减与防护升级为联合兵力防护 。
（五）联合后勤计划采用人工智能技术推进后勤业务改革
联合后勤计划旨在通过人工智能驱动的训练、流程改进、需求预测和供应链优化 ， 提升联合后勤能力 。 2019年1月启动的“预测性维护”项目 ， 通过利用人工智能分析历史数据以及来自关键传感器组件的数据 ， 向H-60“黑鹰”直升机交付发动机健康模型 ， 用于提前检测故障并予以预防 ， 同时取代精确度低、耗费人力的飞机维护计划 。 2020年4月开始 ， 联合人工智能中心将预测性维护升级为联合后勤 。 2021年2月 ， 联合人工智能中心资助算法战临时计划活动办公室为陆军航空和导弹司令部开发了名为“自动火力”的人工智能工具 ， 能够对发动机部件进行故障分析 。
（六）联合信息作战计划提升信息环境作战优势
联合信息作战计划旨在通过改进国防部整合商业和政府部门先进人工智能赋能解决方案的能力 ， 提升国防部基础数据的标准化水平 ， 支持高性能人工智能赋能能力的部署 ， 提升国防部的信息作战优势 。 联合信息作战团队针对网络事件探测 ， 开发了融合高性能计算、分析和张量的多维异常探测（MADHAT）程序 。 该程序通过利用高性能计算来加快相关技术研发的进程 ， 并将其转变为防御能力 ， 可更有效地探测微小的敌对威胁 ， 现已完成部署 ， 正在对相关分析师进行操作使用培训 。
三、改进基础设施与运行机制 ， 提升运行管理效率
2020年3月 ， 联合人工智能中心在总结前期计划实施经验教训基础上 ， 启动联合人工智能中心2.0 ， 进一步加强信息化基础设施建设 ， 优化业务管理模式 ， 利用人工智能技术推动国防部各项建设长远发展与改革 。
（一）开发联合通用基础平台 ， 支持技术快速研发、测试与部署
联合通用基础（JCF）是一个企业级的人工智能云平台 ， 也是国防部用于开发和部署AI/ML功能的主要平台 。 联合通用基础能够提供人工智能开发环境 ， 在国防部范围内测试、验证和部署人工智能能力；同时也能够提供技术测试平台 ， 降低国防部应用人工智能技术的壁垒 。 在网络安全方面 ， 还能够提供网络安全加固环境 ， 加速对人工智能产品的安全评估 。
（二）推出“信风”采办业务管理模式 ， 吸引民用高技术创新企业