चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने ड्रोन हमलों को बढ़ाया, दुश्मन के रडार पर हमले का आदेश दिया

यह चीनी वैज्ञानिकों द्वारा विकसित एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) है जो सैन्य ड्रोन 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 ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित की है जो इलेक्ट्रॉनिक युद्धक ड्रोन के प्रदर्शन को बढ़ाने में सक्षम है।

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

परीक्षण परिणामों से पता चला कि हवाई युद्ध में इसका निर्णय लेने का प्रदर्शन न केवल सुदृढीकरण सीखने जैसी पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों से बेहतर था, बल्कि अत्यधिक अनुभवी पेशेवरों से भी बेहतर था।

यह पहला व्यापक रूप से प्रकाशित अध्ययन है जो बड़े पैमाने पर भाषाई मॉडलों को सीधे हथियारों पर लागू करता है।

इससे पहले, यह एआई तकनीक मुख्य रूप से युद्ध कक्षों तक ही सीमित थी, जो खुफिया विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करती थी या मानव कमांडरों को निर्णय लेने में सहायता करती थी।

यह शोध परियोजना चीन विमानन उद्योग निगम के चेंगदू विमान डिजाइन संस्थान और शानक्सी प्रांत के शीआन स्थित उत्तर पश्चिमी पॉलिटेक्निक विश्वविद्यालय द्वारा संयुक्त रूप से चलाई जा रही है।

यह संस्थान चीन के जे-20 हेवी स्टील्थ फाइटर जेट का डिजाइन यूनिट है।

24 अक्टूबर को पीयर-रिव्यू जर्नल ऑफ डिटेक्शन एंड कंट्रोल में प्रोजेक्ट टीम द्वारा प्रकाशित एक लेख के अनुसार, यह कार्य अभी भी प्रायोगिक चरण में है। मौजूदा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों में, एलएलएम (लघु, लघु और मध्यम) मानव भाषा को समझने की सर्वोत्तम क्षमता वाली तकनीक है।

परियोजना टीम ने एलएलएम को प्रचुर मात्रा में संसाधन उपलब्ध कराए, जिनमें "रडार, इलेक्ट्रॉनिक युद्ध और संबंधित दस्तावेज़ संग्रहों पर पुस्तकों की एक श्रृंखला" शामिल है।

मॉडल में हवाई युद्ध के रिकॉर्ड, हथियार डिपो सेटअप रिकॉर्ड और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध संचालन मैनुअल सहित अन्य दस्तावेज भी शामिल थे।

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

चीन के जे-20 स्टील्थ फाइटर जेट के डिजाइनर एआई परियोजना में शामिल एक शोध दल का हिस्सा हैं। फोटो: वीबो

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

इसके विपरीत, बचाव करने वाली टीम लगातार सिग्नल बदलकर इन हमलों से बचने की कोशिश करेगी, 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 सेंसर से एकत्रित डेटा की व्याख्या करने में असमर्थता के कारण एलएलएम ऐसे कार्यों के लिए अनुपयुक्त था।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आमतौर पर लंबी विचार प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है और यह मिलीसेकंड-स्तर की प्रतिक्रिया समय प्राप्त करने में विफल रहती है - जो इलेक्ट्रॉनिक युद्ध में एक महत्वपूर्ण तत्व है।

इन चुनौतियों से बचने के लिए, वैज्ञानिकों ने कच्चे डेटा के प्रसंस्करण का कार्य एक कम जटिल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मॉडल को सौंप दिया है। यह पारंपरिक एआई एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डिजिटल डेटा को समझने और उसका विश्लेषण करने में उत्कृष्ट है।

इस प्रारंभिक प्रक्रिया से प्राप्त "अवलोकित मान सदिश मापदंडों" को मशीन अनुवादक के माध्यम से मानवीय भाषा में परिवर्तित किया जाता है। इसके बाद व्यापक भाषाई मॉडल इस जानकारी को नियंत्रित 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 जैमिंग मशीन को नियंत्रित करते हैं।

शोधकर्ताओं के अनुसार, परीक्षण परिणामों ने इस तकनीक की व्यवहार्यता की पुष्टि की है। सुदृढ़ीकरण अधिगम एल्गोरिदम के समर्थन से, उत्पन्न एआई प्रति सेकंड 10 बार तक आक्रमण रणनीतियों को तेजी से समायोजित कर सकता है।

परंपरागत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानवीय विशेषज्ञता की तुलना में, एलएलएम दुश्मन के रडार स्क्रीन पर असंख्य भ्रामक लक्ष्य उत्पन्न करने में श्रेष्ठ सिद्ध होता है। इलेक्ट्रॉनिक युद्ध के क्षेत्र में यह रणनीति शोर उत्पन्न करके या रडार तरंगों को वास्तविक लक्ष्यों से दूर मोड़कर जाल बिछाने की तुलना में कहीं अधिक मूल्यवान मानी जाती है।

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स्रोत