Çinli bilim insanları tarafından geliştirilen, askeri insansız hava araçlarının düşman radar sistemlerine saldırmasını sağlayan büyük dil modelidir (LLM).
 |
Çin Savunma Bakanlığı'na (SCMP) göre, Çin savunma sanayisindeki bilim insanları, elektronik harp amaçlı insansız hava araçlarının performansını artırabilecek bir yapay zeka türü geliştirdi.
ChatGPT'ye benzeyen bu büyük dil modeli (LLM), elektronik harp silahlarıyla donatılmış insansız hava araçlarını düşman uçak radarlarına veya iletişim sistemlerine saldırmak üzere komuta edebilir.
Test sonuçları, hava muharebesindeki karar alma performansının, takviyeli öğrenme gibi geleneksel yapay zekâ (YZ) tekniklerinden daha iyi olmasının yanı sıra, deneyimli uzmanlardan da daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyuyor.
Bu, büyük dil modellerini doğrudan silahlara uygulayan ilk yaygın olarak yayınlanan çalışmadır.
Daha önce bu yapay zeka teknolojisi büyük ölçüde savaş odalarıyla sınırlıydı ve insan komutanlara istihbarat analizi veya karar desteği sağlıyordu.
Araştırma projesi, Çin Havacılık Endüstrisi Kurumu'na bağlı Chengdu Uçak Tasarım Enstitüsü ve Shaanxi Eyaleti, Xi'an'daki Kuzeybatı Politeknik Üniversitesi tarafından ortaklaşa yürütüldü.
Enstitü, Çin'in J-20 ağır hayalet savaş uçağının tasarımcısıdır.
Proje ekibinin 24 Ekim'de hakemli dergi Detection & Control'de yayınladığı makaleye göre, henüz deneysel aşamasında olan çalışma, mevcut yapay zeka teknolojileri arasında insan dilini anlamada en iyisi.
Proje ekibi, LLM'ye "radar, elektronik harp ve ilgili belge koleksiyonları hakkında bir dizi kitap" da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklar sağladı.
Modele hava muharebe kayıtları, silah deposu kurulum kayıtları ve elektronik harp operasyon kılavuzları gibi diğer belgeler de dahil edildi.
Araştırmacılara göre eğitim materyallerinin çoğu Çince.
 |
| Çin'in J-20 hayalet savaş uçağının tasarımcısı, yapay zeka projesinde yer alan bir araştırma ekibinin parçası. Fotoğraf: Weibo |
Elektronik harpte saldırgan, hedef tarafından yayılan radar sinyallerini bastırmak için belirli elektromanyetik dalgalar yayar.
Savunmacı ise, sinyali sürekli değiştirerek bu saldırılardan kaçınmaya çalışacak ve rakibin gözetleme verilerine göre gerçek zamanlı olarak stratejisini ayarlamasını sağlayacaktır.
Daha önceleri, sensörlerden toplanan verileri yorumlama yeteneğinin olmaması nedeniyle Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) programlarının bu tür görevler için uygun olmadığı düşünülüyordu.
Yapay zeka ayrıca çoğu zaman daha uzun düşünme süreleri gerektirir ve elektronik savaşta olmazsa olmaz olan milisaniye düzeyindeki tepki hızlarına ulaşamaz.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için bilim insanları, ham verilerin işlenmesini daha az karmaşık bir takviyeli öğrenme modeline devretmişlerdir. Bu geleneksel yapay zeka algoritması, büyük miktarda sayısal veriyi anlama ve analiz etme konusunda mükemmeldir.
Bu ön işlemden elde edilen "gözlem değeri vektör parametreleri" daha sonra bir makine çevirmeni aracılığıyla insan diline dönüştürülür. Ardından büyük dil modeli devreye girerek bu bilgileri işler ve analiz eder.
Derleyici, büyük modelin yanıtlarını çıkış komutlarına dönüştürür ve bu komutlar da elektronik harp sıkıştırıcısını kontrol eder.
Araştırmacılara göre, deneysel sonuçlar teknolojinin uygulanabilirliğini doğruladı. Güçlendirmeli öğrenme algoritmalarının yardımıyla, üretken yapay zeka, saldırı stratejilerini saniyede 10 defaya kadar hızla ayarlayabiliyor.
Geleneksel yapay zeka ve insan uzmanlığıyla karşılaştırıldığında, LLM, düşman radar ekranlarında çok sayıda sahte hedef oluşturmada üstündür. Bu strateji, elektronik harp alanında, gürültüyle engelleme veya radar dalgalarını gerçek hedeflerden uzaklaştırmaktan daha değerli kabul edilir.
[reklam_2]
Kaynak
Yorum (0)