चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने ड्रोन हमले की शक्ति बढ़ाई, दुश्मन के रडार पर हमले का आदेश दिया

यह चीनी वैज्ञानिकों द्वारा विकसित एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) है जो सैन्य ड्रोनों को दुश्मन के रडार सिस्टम पर हमला करने का आदेश दे सकता है।

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

एससीएमपी के अनुसार, चीन के रक्षा उद्योग के वैज्ञानिकों ने एक प्रकार का एआई विकसित किया है जो इलेक्ट्रॉनिक युद्ध ड्रोन के प्रदर्शन को बढ़ा सकता है।

चैटजीपीटी के समान यह वृहद भाषा मॉडल (एलएलएम) इलेक्ट्रॉनिक युद्ध हथियारों से लैस ड्रोनों को दुश्मन के विमान के रडार या संचार प्रणालियों पर हमला करने का आदेश दे सकता है।

परीक्षण के परिणाम दर्शाते हैं कि हवाई युद्ध में निर्णय लेने में इसका प्रदर्शन न केवल पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों जैसे कि सुदृढीकरण सीखने से बेहतर है, बल्कि अनुभवी विशेषज्ञों से भी बेहतर है।

यह हथियारों पर बड़े भाषा मॉडल को सीधे लागू करने वाला पहला व्यापक रूप से प्रकाशित अध्ययन है।

इससे पहले, यह एआई तकनीक काफी हद तक युद्ध कक्ष तक ही सीमित थी, जो मानव कमांडरों को खुफिया विश्लेषण या निर्णय सहायता प्रदान करती थी।

यह अनुसंधान परियोजना एविएशन इंडस्ट्री कॉरपोरेशन ऑफ चाइना के अंतर्गत चेंगदू एयरक्राफ्ट डिजाइन इंस्टीट्यूट और शानक्सी प्रांत के शीआन स्थित नॉर्थवेस्टर्न पॉलिटेक्निकल यूनिवर्सिटी द्वारा संयुक्त रूप से संचालित की गई।

यह संस्थान चीन के जे-20 हेवी स्टील्थ लड़ाकू विमान का डिजाइनर है।

प्रोजेक्ट टीम द्वारा 24 अक्टूबर को सहकर्मी-समीक्षित जर्नल डिटेक्शन एंड कंट्रोल में प्रकाशित एक पेपर के अनुसार, यह कार्य अभी भी अपने प्रायोगिक चरण में है। मौजूदा एआई तकनीकों में, एलएलएम मानव भाषा को समझने में सबसे बेहतर है।

परियोजना टीम ने एलएलएम को विभिन्न प्रकार के संसाधन उपलब्ध कराए, जिनमें "रडार और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध पुस्तक श्रृंखला और संबंधित दस्तावेज़ संग्रह" शामिल थे।

अन्य दस्तावेज, जिनमें हवाई युद्ध रिकॉर्ड, हथियार सूची रिकॉर्ड और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध संचालन मैनुअल शामिल हैं, को भी मॉडल में शामिल किया गया।

शोधकर्ताओं के अनुसार, अधिकांश प्रशिक्षण सामग्री चीनी भाषा में है।

चीन के जे-20 स्टील्थ लड़ाकू विमान के डिज़ाइनर एआई परियोजना से जुड़ी एक शोध टीम का हिस्सा हैं। फोटो: वीबो

इलेक्ट्रॉनिक युद्ध में, हमलावर लक्ष्य द्वारा उत्सर्जित रडार संकेतों को दबाने के लिए विशिष्ट विद्युत चुम्बकीय तरंगें छोड़ता है।

इसके विपरीत, रक्षक लगातार संकेत बदलकर इन हमलों से बचने का प्रयास करेगा, जिससे प्रतिद्वंद्वी को निगरानी डेटा के आधार पर वास्तविक समय में अपनी रणनीति को समायोजित करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा।

पहले यह माना जाता था कि एलएलएम ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं, क्योंकि वे सेंसरों से एकत्रित आंकड़ों की व्याख्या करने में असमर्थ हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए भी अक्सर अधिक समय तक सोचने की आवश्यकता होती है, जो इलेक्ट्रॉनिक युद्ध में आवश्यक मिलीसेकंड स्तर की प्रतिक्रिया गति से कम होती है।

इन चुनौतियों से बचने के लिए, वैज्ञानिकों ने कच्चे डेटा के प्रसंस्करण को एक कम जटिल सुदृढीकरण सीखने वाले मॉडल को सौंप दिया है। यह पारंपरिक एआई एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में संख्यात्मक डेटा को समझने और उसका विश्लेषण करने में उत्कृष्ट है।

इस प्रारंभिक प्रक्रिया से निकाले गए "अवलोकन मान वेक्टर पैरामीटर" को मशीन अनुवादक के माध्यम से मानव भाषा में परिवर्तित किया जाता है। फिर वृहद भाषा मॉडल इस जानकारी को ग्रहण करता है, संसाधित करता है और उसका विश्लेषण करता है।

कंपाइलर बड़े मॉडल की प्रतिक्रियाओं को आउटपुट कमांड में परिवर्तित करता है, जो अंततः इलेक्ट्रॉनिक युद्ध जैमर को नियंत्रित करता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, प्रायोगिक परिणामों ने इस तकनीक की व्यवहार्यता की पुष्टि की है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से, जनरेटिव एआई प्रति सेकंड 10 बार तक तेज़ी से हमले की रणनीतियों को समायोजित कर सकता है।

पारंपरिक एआई और मानवीय विशेषज्ञता की तुलना में, एलएलएम दुश्मन के रडार स्क्रीन पर असंख्य झूठे लक्ष्य बनाने में बेहतर है। इलेक्ट्रॉनिक युद्ध के क्षेत्र में, इस रणनीति को केवल शोर से रोकने या रडार तरंगों को वास्तविक लक्ष्यों से दूर करने की तुलना में अधिक मूल्यवान माना जाता है।

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स्रोत