तदनुसार, चीनी सैन्य वैज्ञानिकों ने विभिन्न परिस्थितियों में कई परीक्षण किए हैं, जिनसे पता चला है कि तोपखाने को दिशा देने के लिए लेजर का उपयोग करने वाला एआई 9.9 मील (~ 16 किमी) की दूरी पर मानव आकार के लक्ष्यों को मारने में सक्षम है।
इन परीक्षणों में प्राप्त सटीकता अपेक्षाओं से अधिक थी, जो वर्तमान में युद्धक्षेत्र में उपयोग में लाई जा रही किसी भी बड़ी तोप से कहीं अधिक थी।
अधिकतम दक्षता, न्यूनतम लागत
पारंपरिक तोपों के गोले आमतौर पर अपने लक्ष्य से 100 मीटर (328 फीट) या उससे अधिक की त्रुटि सीमा रखते हैं। परिणामस्वरूप, निर्देशित तोपों के गोले, जो उड़ान के दौरान अपना मार्ग समायोजित कर सकते हैं, चीन, अमेरिका और अन्य सेनाओं द्वारा व्यापक रूप से अपनाए जा रहे हैं।
हालाँकि, वर्तमान निर्देशित तोपों की सटीकता आंशिक रूप से सीमित है क्योंकि पारंपरिक गणितीय मॉडल समय पर विशाल मात्रा में वास्तविक समय के आंकड़ों को संभाल नहीं पाते। हवा, तापमान और वायुदाब जैसे कारक तोपों के गोलों की सटीकता को सीधे प्रभावित करते हैं, जिसके कारण वे अपने लक्ष्य से चूक जाते हैं या अपने लक्ष्य से कुछ या दर्जनों मीटर की दूरी पर गिर जाते हैं।
वांग की टीम, सहयोगियों और मानवरहित प्रणालियों के विशेषज्ञों के साथ, यह मानती है कि एआई पारंपरिक गणितीय तरीकों की तुलना में प्रसंस्करण गति में सुधार करने की क्षमता प्रदान करता है।
बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के परियोजना प्रमुख प्रोफेसर वांग जियांग ने एक्टा आर्मामेंटरी पत्रिका में प्रकाशित एक शोधपत्र में कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से विकसित हो रही है और अधिक से अधिक वैज्ञानिक उड़ान प्रक्षेप पथ प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने के लिए इस तकनीक का उपयोग कर रहे हैं।"
जब एक "स्मार्ट" तोपखाना दागा जाता है, तो उसे अपने मार्ग को ठीक करने के लिए विभिन्न प्रकार के पर्यावरणीय आंकड़ों को तेजी से एकत्रित करने और उनका विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, एक ऐसा कार्य जहां गणनाओं की संख्या चर की संख्या के साथ तेजी से बढ़ सकती है।
इस बीच, गोले के अंदर लगे माइक्रोप्रोसेसर को तोपखाने की आग की अत्यधिक गर्मी और झटके को झेलने के लिए यथासंभव सरल डिज़ाइन किया जाना था। ऐसी आवश्यकताओं को देखते हुए, चिप को अक्सर समय पर गणनाएँ पूरी करने के लिए मूल्यवान अपरिष्कृत डेटा को त्यागना पड़ता था, जिससे समग्र सटीकता प्रभावित होती थी।
लेकिन एआई प्रौद्योगिकी के साथ, एक धीमी कंप्यूटर चिप भी लगभग सभी उपलब्ध डेटा का लाभ उठाकर आवश्यक गणनाएं पूरी कर सकती है।
शोधकर्ताओं के अनुसार, वास्तविक उड़ानों या प्रयोगों से एकत्रित प्रशिक्षण डेटा से सीखकर, एआई पारंपरिक तरीकों से जुड़ी कुछ कठिन कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को दरकिनार कर सकता है।
इतना ही नहीं, एआई मॉडल की विशेषज्ञता से गोली चलाते समय गोली के प्रक्षेप पथ को ठीक करने की संभावना खुलती है, जिससे सटीकता में और सुधार होता है।
अपरिहार्य प्रवृत्ति
चीन और अमेरिका दोनों ही युद्ध की लागत में कटौती करने के लिए "स्मार्ट" तोपखाना विकसित करने की होड़ में हैं, क्योंकि गोले अक्सर मिसाइलों की तुलना में बहुत सस्ते होते हैं और बड़ी संख्या में उनका उत्पादन शीघ्रता से किया जा सकता है।
कई मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, पिछले वर्ष अमेरिकी सेना ने हथियार निर्माता कंपनी रेथियॉन के साथ 66 मिलियन डॉलर का अनुबंध किया था, जिसके तहत जीपीएस-निर्देशित तोपखाने के लिए 40 किलोमीटर तक की मारक क्षमता वाले स्मार्ट हथियारों की आपूर्ति की जानी थी।
फोर्ब्स के लेखक माइकल पेक ने टिप्पणी की कि अमेरिका द्वारा तोपखाने पर अधिक ध्यान नहीं दिया गया, क्योंकि रेगिस्तान और पहाड़ों में इसे तैनात करना बहुत बोझिल था, जबकि वायु सेना के पास भारी हथियारों का उपयोग करने के लिए गति और लचीलापन था।
हालाँकि, यूरोप में वर्तमान संघर्ष से सीखे गए सबक, साथ ही अमेरिकी जमीनी बलों को हवाई समर्थन से वंचित करने में सक्षम लड़ाकू विमानों की नई पीढ़ी के विकास ने वाशिंगटन को अपनी रणनीति पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर कर दिया है।
इस बीच, पिछले वर्ष चीन की सरकारी मीडिया ने भी लाइव-फायर अभ्यास की एक क्लिप जारी की थी, जिसमें देश की सेना को गतिशील लक्ष्यों पर हमला करने के लिए स्मार्ट आर्टिलरी गोले का उपयोग करते हुए दिखाया गया था, लेकिन हथियार की प्रभावी दूरी और सटीकता का सार्वजनिक रूप से खुलासा नहीं किया गया था।
इसके अलावा, बीजिंग ने एक नया स्मार्ट मोर्टार विकसित किया है, जिसके बारे में कहा जाता है कि यह एक सेंटीमीटर के भीतर सटीक निशाना लगा सकता है। हालाँकि, मोर्टार की मारक क्षमता आमतौर पर तोपखाने के गोले की तुलना में कम होती है और इसकी गति भी कम होती है।
रक्षा उद्योग के विश्लेषकों का कहना है कि शहरी युद्ध में, एआई समर्थित तोपों के गोले, मिसाइलों के इस्तेमाल की तुलना में कम लागत पर, पारंपरिक गोलाबारी की तुलना में अधिक दक्षता के साथ इमारतों में छिपे दुश्मन इकाइयों या वाहनों को बेअसर कर सकते हैं।
(एशियनटाइम्स, एससीएमपी के अनुसार)
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