Čínská umělá inteligence vylepšuje útoky dronů a nařizuje útoky na nepřátelské radary

Jedná se o model velkého jazyka programování (LLM) vyvinutý čínskými vědci, který dokáže ovládat vojenské drony k útoku na nepřátelské radarové systémy.

Vědci z čínského obranného průmyslu vyvinuli typ umělé inteligence, která může podle SCMP vylepšit výkon dronů pro elektronický boj.

Tento rozsáhlý jazykový model (LLM), podobný ChatGPT, by mohl ovládat drony vybavené zbraněmi elektronického boje k útoku na radary nepřátelských letadel nebo komunikační systémy.

Výsledky testů ukazují, že jeho rozhodovací výkon ve vzdušném boji nejen překonává tradiční techniky umělé inteligence (AI), jako je posilovací učení, ale také zkušené experty.

Toto je první široce publikovaná studie, která přímo aplikuje modely velkých jazyků na zbraně.

Dříve byla tato technologie umělé inteligence z velké části omezena na vojenské místnosti a poskytovala zpravodajské analýzy nebo podporu rozhodování lidským velitelům.

Výzkumný projekt byl společně realizován Čchengduským leteckým konstrukčním institutem leteckého průmyslu Čínské korporace a Severozápadní polytechnickou univerzitou v Si-anu v provincii Šen-si.

Tento institut je konstruktérem čínského těžkého stíhacího letounu stealth J-20.

Práce, která je stále v experimentální fázi, je nejlepší v porozumění lidskému jazyku ze všech existujících technologií umělé inteligence, uvádí se v článku, který projektový tým publikoval 24. října v recenzovaném časopise Detection & Control.

Projektový tým poskytl LLM řadu zdrojů, včetně „série knih o radaru, elektronickém boji a souvisejících sbírek dokumentů“.

Do modelu byly začleněny i další dokumenty, včetně záznamů o vzdušných bojích, záznamů o nastavení zbrojních skladů a operačních manuálů pro elektronický boj.

Podle výzkumníků je většina školicích materiálů v čínštině.

Konstruktér čínské stíhačky J-20 je součástí výzkumného týmu zapojeného do projektu umělé inteligence. Foto: Weibo

V elektronickém boji útočník vysílá specifické elektromagnetické vlny, aby potlačil radarové signály vysílané cílem.

Naopak se obránce bude snažit těmto útokům vyhnout neustálou změnou signálu, což donutí soupeře upravovat svou strategii v reálném čase na základě dat ze sledování.

Dříve se předpokládalo, že LLM nejsou pro takové úkoly vhodné kvůli své neschopnosti interpretovat data shromážděná ze senzorů.

Umělá inteligence také často vyžaduje delší dobu přemýšlení a nedosahuje reakčních rychlostí na úrovni milisekund – což je v elektronickém boji nezbytné.

Aby se těmto problémům vyhnuli, vědci outsourcovali zpracování nezpracovaných dat do méně složitého modelu učení s posilováním. Tento tradiční algoritmus umělé inteligence vyniká v porozumění a analýze velkého množství numerických dat.

„Parametry vektoru hodnot pozorování“ extrahované z tohoto předběžného procesu jsou poté převedeny do lidského jazyka pomocí strojového překladače. Model velkého jazyka poté tyto informace převezme, zpracuje a analyzuje.

Kompilátor převádí odpovědi velkého modelu na výstupní příkazy, které nakonec řídí rušičku elektronického boje.

Podle výzkumníků experimentální výsledky potvrdily proveditelnost technologie. S pomocí algoritmů posilovacího učení dokáže generativní umělá inteligence rychle upravovat útočné strategie až 10krát za sekundu.

Ve srovnání s tradiční umělou inteligencí a lidskou expertízou je LLM lepší ve vytváření četných falešných cílů na nepřátelských radarových obrazovkách. Tato strategie je v oblasti elektronického boje považována za cennější než pouhé blokování šumem nebo odklánění radarových vln od skutečných cílů.

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