Китайский ИИ усиливает атаки дронов и отдает приказы атаковать вражеские радары

Это большая языковая модель (LLM), разработанная китайскими учеными, которая может отдавать команды военным беспилотникам для атаки радиолокационных систем противника.

По данным SCMP, ученые оборонной промышленности Китая разработали тип искусственного интеллекта, который может повысить эффективность беспилотников радиоэлектронной борьбы.

Эта большая языковая модель (LLM), похожая на ChatGPT, может управлять беспилотниками, оснащенными средствами радиоэлектронной борьбы, для атаки на радары или системы связи вражеских самолетов.

Результаты испытаний показывают, что эффективность принятия решений в воздушном бою превосходит не только традиционные методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как обучение с подкреплением, но и действия опытных экспертов.

Это первое широко опубликованное исследование, в котором большие языковые модели напрямую применяются к оружию.

Ранее эта технология искусственного интеллекта в основном ограничивалась военными помещениями, обеспечивая анализ разведданных или поддержку принятия решений командирами-людьми.

Научно-исследовательский проект был совместно реализован Чэндуским институтом проектирования самолетов Китайской корпорации авиационной промышленности и Северо-Западным политехническим университетом в Сиане, провинция Шэньси.

Институт является разработчиком тяжелого китайского истребителя-невидимки J-20.

Согласно статье, опубликованной группой проекта 24 октября в рецензируемом журнале Detection & Control, эта работа, которая все еще находится на экспериментальном этапе, является лучшей в плане понимания человеческого языка среди существующих технологий искусственного интеллекта.

Команда проекта предоставила LLM разнообразные ресурсы, включая «серию книг по радарам, радиоэлектронной борьбе и сопутствующие коллекции документов».

В модель также были включены другие документы, включая записи воздушных боев, записи об организации складов оружия и руководства по ведению радиоэлектронной борьбы.

По данным исследователей, большинство учебных материалов написаны на китайском языке.

Разработчик китайского истребителя-невидимки J-20 входит в состав исследовательской группы, участвующей в проекте искусственного интеллекта. Фото: Weibo

В радиоэлектронной борьбе злоумышленник испускает определенные электромагнитные волны для подавления радиолокационных сигналов, излучаемых целью.

Наоборот, защитник будет пытаться уклониться от этих атак, постоянно меняя сигнал, заставляя противника корректировать свою стратегию в режиме реального времени на основе данных наблюдения.

Ранее считалось, что LLM не подходят для решения таких задач из-за их неспособности интерпретировать данные, полученные с датчиков.

Искусственному интеллекту часто требуется больше времени на обдумывание, и он не может достичь скорости реакции на уровне миллисекунд, что крайне важно в радиоэлектронной борьбе.

Чтобы избежать этих проблем, учёные передали обработку необработанных данных на аутсорсинг менее сложной модели обучения с подкреплением. Этот традиционный алгоритм ИИ превосходно справляется с пониманием и анализом больших объёмов числовых данных.

«Параметры вектора значений наблюдения», извлечённые в ходе этого предварительного процесса, затем преобразуются в человеческий язык с помощью машинного переводчика. Затем большая языковая модель берёт на себя обработку и анализирует эту информацию.

Компилятор преобразует ответы большой модели в выходные команды, которые в конечном итоге управляют глушителем радиоэлектронной борьбы.

По словам исследователей, результаты экспериментов подтвердили осуществимость технологии. Благодаря алгоритмам обучения с подкреплением генеративный ИИ может быстро корректировать стратегии атак до 10 раз в секунду.

По сравнению с традиционным ИИ и человеческим опытом, LLM превосходит конкурентов в создании множества ложных целей на экранах вражеских радаров. Эта стратегия считается более ценной в сфере радиоэлектронной борьбы, чем простое блокирование шумом или отклонение радиолокационных волн от реальных целей.

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