الذكاء الاصطناعي الصيني يعزز هجمات الطائرات بدون طيار ويأمر بشن هجمات على رادارات العدو

إنه نموذج لغوي كبير (LLM) طوره علماء صينيون يمكنه إصدار أوامر لطائرات عسكرية بدون طيار لمهاجمة أنظمة الرادار المعادية.

Một AI của Trung Quốc tăng cường sức tấn công của drone, ra lệnh tấn công radar đối phương

ذكرت صحيفة ساوث تشاينا مورنينج بوست أن علماء في صناعة الدفاع الصينية طوروا نوعًا من الذكاء الاصطناعي يمكنه تعزيز أداء الطائرات بدون طيار المستخدمة في الحرب الإلكترونية.

هذا النموذج اللغوي الكبير (LLM)، المشابه لـ ChatGPT، يمكنه التحكم في الطائرات بدون طيار المجهزة بأسلحة الحرب الإلكترونية لمهاجمة رادارات الطائرات المعادية أو أنظمة الاتصالات.

وتظهر نتائج الاختبارات أن أداء اتخاذ القرار في القتال الجوي لا يتفوق على تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية مثل التعلم المعزز فحسب، بل يتفوق أيضًا على الخبراء ذوي الخبرة.

هذه هي أول دراسة منشورة على نطاق واسع تطبق نماذج اللغة الكبيرة بشكل مباشر على الأسلحة.

في السابق، كانت تقنية الذكاء الاصطناعي مقتصرة إلى حد كبير على غرف الحرب، حيث كانت تقدم تحليلات استخباراتية أو دعمًا لاتخاذ القرارات للقادة البشريين.

تم تنفيذ مشروع البحث بشكل مشترك من قبل معهد تصميم الطائرات في تشنغدو التابع لشركة صناعة الطيران الصينية وجامعة نورث ويسترن بوليتكنيك في شيآن بمقاطعة شنشي.

المعهد هو مصمم المقاتلة الشبح الثقيلة الصينية J-20.

ويعد هذا العمل، الذي لا يزال في مرحلته التجريبية، الأفضل في فهم اللغة البشرية بين تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية، وفقًا لورقة بحثية نشرها فريق المشروع في 24 أكتوبر في مجلة Detection & Control المحكمة.

قام فريق المشروع بتزويد LLM بمجموعة متنوعة من الموارد، بما في ذلك "سلسلة من الكتب حول الرادار والحرب الإلكترونية ومجموعات الوثائق ذات الصلة".

وقد تم أيضًا دمج مستندات أخرى، بما في ذلك سجلات القتال الجوي، وسجلات إعداد مستودعات الأسلحة، ودليل عمليات الحرب الإلكترونية، في النموذج.

وفقا للباحثين، فإن معظم المواد التدريبية باللغة الصينية.

مُصمّم المقاتلة الشبح الصينية J-20 عضوٌ في فريق بحثيٍّ مُشاركٍ في مشروع الذكاء الاصطناعي. الصورة: ويبو.

في الحرب الإلكترونية، يقوم المهاجم بإطلاق موجات كهرومغناطيسية محددة لقمع إشارات الرادار التي يصدرها الهدف.

وعلى العكس من ذلك، سيحاول المدافع التهرب من هذه الهجمات من خلال تغيير الإشارة باستمرار، مما يجبر الخصم على تعديل استراتيجيته في الوقت الحقيقي بناءً على بيانات المراقبة.

في السابق، كان يُعتقد أن حاملي شهادات الماجستير في القانون غير مناسبين لمثل هذه المهام بسبب عدم قدرتهم على تفسير البيانات التي يتم جمعها من أجهزة الاستشعار.

كما يتطلب الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان أوقات تفكير أطول، مما يؤدي إلى فشله في تحقيق سرعات رد فعل تصل إلى ميلي ثانية - وهو أمر ضروري في الحرب الإلكترونية.

لتجنب هذه التحديات، استعان العلماء بمصادر خارجية لمعالجة البيانات الخام باستخدام نموذج تعلّم معزز أقل تعقيدًا. تتميز خوارزمية الذكاء الاصطناعي التقليدية هذه بفهم وتحليل كميات هائلة من البيانات الرقمية.

تُحوَّل بعد ذلك "معلمات متجه قيمة الملاحظة" المُستخلصة من هذه العملية الأولية إلى لغة بشرية عبر مترجم آلي. ثم يتولى نموذج اللغة الكبير معالجة هذه المعلومات وتحليلها.

يقوم المترجم بتحويل استجابات النموذج الكبير إلى أوامر إخراجية، والتي تتحكم في النهاية في جهاز التشويش للحرب الإلكترونية.

وفقًا للباحثين، أكدت النتائج التجريبية جدوى هذه التقنية. فبمساعدة خوارزميات التعلم المعزز، يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي تعديل استراتيجيات الهجوم بسرعة تصل إلى 10 مرات في الثانية.

بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي التقليدي والخبرة البشرية، تتفوق تقنية LLM في خلق العديد من الأهداف الزائفة على شاشات رادار العدو. تُعتبر هذه الاستراتيجية أكثر قيمة في مجال الحرب الإلكترونية من مجرد الحجب بالضوضاء أو تحويل موجات الرادار بعيدًا عن الأهداف الحقيقية.

[إعلان 2]
مصدر