চীনের একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ড্রোন আক্রমণ বৃদ্ধি করে, শত্রুর রাডারে আক্রমণের নির্দেশ দেয়

এটি চীনা বিজ্ঞানীদের দ্বারা তৈরি একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) যা শত্রুর রাডার সিস্টেমে আক্রমণ করার জন্য সামরিক ড্রোনকে নির্দেশ দিতে পারে।

এসসিএমপি অনুসারে, চীনের প্রতিরক্ষা শিল্পের বিজ্ঞানীরা এক ধরণের এআই তৈরি করেছেন যা ইলেকট্রনিক যুদ্ধবিগ্রহ ড্রোনের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারে।

চ্যাটজিপিটির মতো এই বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) শত্রু বিমানের রাডার বা যোগাযোগ ব্যবস্থায় আক্রমণ করার জন্য ইলেকট্রনিক যুদ্ধবিমানের অস্ত্রে সজ্জিত ড্রোনগুলিকে নির্দেশ দিতে পারে।

পরীক্ষার ফলাফল দেখায় যে বিমান যুদ্ধে এর সিদ্ধান্ত গ্রহণের কর্মক্ষমতা কেবল ঐতিহ্যবাহী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কৌশল যেমন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে ছাড়িয়ে যায় না, বরং অভিজ্ঞ বিশেষজ্ঞদেরও ছাড়িয়ে যায়।

এটিই প্রথম বহুল প্রকাশিত গবেষণা যেখানে অস্ত্রের ক্ষেত্রে বৃহৎ ভাষার মডেল সরাসরি প্রয়োগ করা হয়েছে।

পূর্বে, এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি মূলত যুদ্ধ কক্ষের মধ্যেই সীমাবদ্ধ ছিল, যা মানব কমান্ডারদের গোয়েন্দা বিশ্লেষণ বা সিদ্ধান্ত সহায়তা প্রদান করত।

গবেষণা প্রকল্পটি যৌথভাবে চীনের চেংডু এয়ারক্রাফ্ট ডিজাইন ইনস্টিটিউট অফ এভিয়েশন ইন্ডাস্ট্রি কর্পোরেশন এবং শানসি প্রদেশের শি'আনে অবস্থিত নর্থওয়েস্টার্ন পলিটেকনিক্যাল ইউনিভার্সিটি দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল।

এই ইনস্টিটিউটটি চীনের জে-২০ হেভি স্টিলথ ফাইটারের ডিজাইনার।

২৪ অক্টোবর পিয়ার-রিভিউ জার্নাল ডিটেকশন অ্যান্ড কন্ট্রোল-এ প্রকল্প দল প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্র অনুসারে, এই কাজটি, যা এখনও পরীক্ষামূলক পর্যায়ে রয়েছে, বিদ্যমান এআই প্রযুক্তিগুলির মধ্যে মানুষের ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে সেরা।

প্রকল্প দলটি এলএলএম-কে বিভিন্ন ধরণের সম্পদ সরবরাহ করেছিল, যার মধ্যে রয়েছে "রাডার, ইলেকট্রনিক যুদ্ধ এবং সম্পর্কিত নথি সংগ্রহের উপর বইয়ের একটি সিরিজ।"

অন্যান্য নথি, যার মধ্যে বিমান যুদ্ধের রেকর্ড, অস্ত্র ডিপো সেটআপ রেকর্ড এবং ইলেকট্রনিক যুদ্ধ পরিচালনার ম্যানুয়াল অন্তর্ভুক্ত ছিল, মডেলটিতে।

গবেষকদের মতে, বেশিরভাগ প্রশিক্ষণ উপকরণ চীনা ভাষায়।

চীনের জে-২০ স্টিলথ ফাইটার জেটের ডিজাইনার এআই প্রকল্পের সাথে জড়িত একটি গবেষণা দলের অংশ। ছবি: ওয়েইবো

ইলেকট্রনিক যুদ্ধে, আক্রমণকারী লক্ষ্যবস্তু দ্বারা নির্গত রাডার সংকেত দমন করার জন্য নির্দিষ্ট তড়িৎ চৌম্বকীয় তরঙ্গ নির্গত করে।

বিপরীতে, ডিফেন্ডার ক্রমাগত সংকেত পরিবর্তন করে এই আক্রমণগুলি এড়াতে চেষ্টা করবে, প্রতিপক্ষকে নজরদারি তথ্যের উপর ভিত্তি করে রিয়েল টাইমে তার কৌশল সামঞ্জস্য করতে বাধ্য করবে।

পূর্বে, মনে করা হত যে সেন্সর থেকে সংগৃহীত তথ্য ব্যাখ্যা করতে অক্ষমতার কারণে LLM গুলি এই ধরনের কাজের জন্য উপযুক্ত নয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রায়শই দীর্ঘ চিন্তাভাবনার সময় প্রয়োজন হয়, যা মিলিসেকেন্ড-স্তরের প্রতিক্রিয়া গতি অর্জন করতে ব্যর্থ হয় - যা ইলেকট্রনিক যুদ্ধে অপরিহার্য।

এই চ্যালেঞ্জগুলি এড়াতে, বিজ্ঞানীরা কাঁচা তথ্য প্রক্রিয়াকরণকে একটি কম জটিল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং মডেলে আউটসোর্স করেছেন। এই ঐতিহ্যবাহী এআই অ্যালগরিদম বিপুল পরিমাণে সংখ্যাসূচক তথ্য বোঝার এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে উৎকৃষ্ট।

এই প্রাথমিক প্রক্রিয়া থেকে প্রাপ্ত "পর্যবেক্ষণ মান ভেক্টর প্যারামিটার"গুলিকে একটি মেশিন অনুবাদকের মাধ্যমে মানব ভাষায় রূপান্তরিত করা হয়। এরপর বৃহৎ ভাষা মডেলটি এই তথ্য গ্রহণ করে, প্রক্রিয়া করে এবং বিশ্লেষণ করে।

কম্পাইলারটি বৃহৎ মডেলের প্রতিক্রিয়াগুলিকে আউটপুট কমান্ডে রূপান্তরিত করে, যা শেষ পর্যন্ত ইলেকট্রনিক ওয়ারফেয়ার জ্যামারকে নিয়ন্ত্রণ করে।

গবেষকদের মতে, পরীক্ষামূলক ফলাফল প্রযুক্তির সম্ভাব্যতা নিশ্চিত করেছে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের সাহায্যে, জেনারেটিভ এআই দ্রুত প্রতি সেকেন্ডে ১০ বার পর্যন্ত আক্রমণ কৌশল সামঞ্জস্য করতে পারে।

ঐতিহ্যবাহী এআই এবং মানব দক্ষতার সাথে তুলনা করলে, শত্রুর রাডার স্ক্রিনে অসংখ্য মিথ্যা লক্ষ্যবস্তু তৈরিতে এলএলএম উন্নত। ইলেকট্রনিক যুদ্ধক্ষেত্রে এই কৌশলটি কেবল শব্দ দিয়ে ব্লক করা বা রাডার তরঙ্গকে আসল লক্ষ্যবস্তু থেকে দূরে সরিয়ে দেওয়ার চেয়ে বেশি মূল্যবান বলে বিবেচিত হয়।

উৎস: https://baoquocte.vn/mot-ai-cua-trung-quoc-tang-cuong-suc-tan-cong-cua-drone-ra-lenh-tan-cong-radar-doi-phuong-292183.html