“灰鷹”無人機裝備有“地獄火”導彈和GBU-69滑翔炸彈，155毫米火炮發射炮彈60公里(37.3英里)摧毀敵人的SA-22防空系統，裝甲地面戰斗車輛直接擊中多輛T-72坦克。然而，據參加部隊轉型作戰實驗的高級陸軍領導稱，真正的故事是關于數據共享、網絡定位和一個名為“火焰風暴”的前沿人工智能系統。

火焰風暴使用先進的計算機算法來收集無線電數據鏈饋源、視頻流數據、導航和地形細節、天氣條件、目標坐標和精確識別的敵人位置信息。然后，FIRESTORM使用人工智能計算機處理來執行近實時數據分析，并將所有這些變量與一個巨大的或看似無限的數據庫進行比較。各種信息流被匯集在一起并相互分析，以組織數據并確定特定目標所需的最佳武器或“效應器”。

火風暴是一個電腦大腦，推薦最好的射手，更新常見的操作圖片和敵人和友好的情況。它的任務是我們想要在戰場上消滅敵人的效應器。戰場上敵人的目標被識別出來后，“火焰風暴”迅速將這些目標與最佳位置的射手配對，以施加效果。

在某種程度上，通過權衡新的信息和之前收集的信息，FIRESTORM可以在瞬間得出分析結論。當支持人工智能的數據庫立即吸收與數據庫中完全不同的新信息時，機器學習就發生了。識別、分析和集成這些新信息的速度構成了人工智能基本的增值質量。

也許某些武器如炮兵被證明在特定的天氣條件下，在特定的高度，特定的防御和地形配置的特定范圍和目標組成有效，計算機將根據數據庫分別分析所有這些變量以及它們之間的相互關系，并對特定目標交戰的正確武器進行配對。整個過程現在可以在幾秒鐘內完成，比之前達到的大約20分鐘的基準時間有了指數級的飛躍。

然而，該系統必須能適應新的敵人威脅。一旦敵人遇到某些系統，他們當然會立即采取行動來對抗它們，因此需要開發人員加速快速改進。

弗林在眾所周知的處理、開發和傳播(PED)過程的背景下進一步解釋了這種“速度需求”。PED是指在將經過仔細確定的數據發送給決策者之前，對信息進行收集、提煉和組織的過程。處理無人機視頻等信息的整個過程已經進行了多年，現在已經被壓縮為幾秒鐘的時間，部分原因是由于像FIRESTORM這樣的人工智能平臺。例如，先進的算法可以自動排序和觀察數小時的實時視頻，識別對人類控制器可能有重要意義的時刻，并正確發送或傳輸通常對時間敏感的信息。