Se trata de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) desarrollado por científicos chinos que puede ordenar a los drones militares que ataquen los sistemas de radar enemigos.
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Según el SCMP, los científicos de la industria de defensa de China han desarrollado una IA capaz de mejorar el rendimiento de los drones de guerra electrónica.
Este modelo de lenguaje grande (LLM), similar a ChatGPT, puede comandar drones equipados con armas de guerra electrónica para atacar radares o sistemas de comunicación de aeronaves enemigas.
Los resultados de las pruebas mostraron que su desempeño en la toma de decisiones en combate aéreo no solo superó las técnicas tradicionales de inteligencia artificial (IA), como el aprendizaje de refuerzo, sino que también superó incluso a profesionales altamente experimentados.
Este es el primer estudio ampliamente publicado que aplica directamente modelos lingüísticos a gran escala al armamento.
Anteriormente, esta tecnología de IA se limitaba principalmente a las salas de guerra, proporcionando capacidades de análisis de inteligencia o ayudando a los comandantes humanos en la toma de decisiones.
El proyecto de investigación lo están llevando a cabo conjuntamente el Instituto de Diseño de Aeronaves de Chengdu de la Corporación de la Industria de Aviación de China y la Universidad Politécnica del Noroeste en Xi'an, provincia de Shaanxi.
Este instituto es la unidad de diseño del avión de combate furtivo pesado J-20 de China.
Según un artículo publicado por el equipo del proyecto el 24 de octubre en la revista Journal of Detection & Control, con revisión por pares, el trabajo aún se encuentra en fase experimental. Entre las tecnologías de inteligencia artificial existentes, LLM es la que mejor comprende el lenguaje humano.
El equipo del proyecto proporcionó a LLM una gran cantidad de recursos, incluidos "una serie de libros sobre radar, guerra electrónica y colecciones de documentos relacionados".
El modelo también incluyó otros documentos, incluidos registros de combate aéreo, registros de instalación de depósitos de armas y manuales de operaciones de guerra electrónica.
Según los investigadores, la mayoría de los materiales de formación están en chino.
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| El diseñador del caza furtivo chino J-20 forma parte de un equipo de investigación que participa en el proyecto de inteligencia artificial. Foto: Weibo |
En la guerra electrónica, el lado atacante libera ondas electromagnéticas específicas para suprimir las señales de radar emitidas por el objetivo.
Por el contrario, el lado defensor intentará evadir estos ataques cambiando constantemente las señales, lo que obligará al oponente a ajustar su estrategia en tiempo real basándose en los datos de monitoreo.
Anteriormente, se creía que el LLM no era adecuado para tales tareas debido a su incapacidad para interpretar los datos recopilados por los sensores.
La inteligencia artificial también suele requerir procesos de pensamiento más largos y no logra tiempos de respuesta de milisegundos, un elemento crucial en la guerra electrónica.
Para evitar estos desafíos, los científicos han delegado el procesamiento de datos sin procesar a un modelo de aprendizaje por refuerzo menos complejo. Este algoritmo de IA tradicional destaca por comprender y analizar grandes cantidades de datos digitales.
Los parámetros del vector de valores observados, extraídos de este proceso preliminar, se convierten al lenguaje humano mediante un traductor automático. El modelo lingüístico general toma el control, procesa y analiza esta información.
El compilador convierte las respuestas del modelo grande en comandos de salida, que en última instancia controlan la máquina de interferencia de guerra electrónica.
Según los investigadores, los resultados de las pruebas han confirmado la viabilidad de esta tecnología. Con el apoyo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, la IA generada puede ajustar rápidamente las estrategias de ataque hasta 10 veces por segundo.
En comparación con la IA tradicional y la experiencia humana, LLM demuestra ser superior a la hora de generar una multitud de objetivos señuelo en la pantalla del radar enemigo. Esta estrategia se considera más valiosa en el campo de la guerra electrónica que simplemente interferir con ruido o desviar las ondas de radar de los objetivos reales.
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Fuente
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