یہ چینی سائنسدانوں کی طرف سے تیار کردہ ایک بڑی زبان کا ماڈل (LLM) ہے جو دشمن کے ریڈار سسٹم پر حملہ کرنے کے لیے فوجی ڈرون کو حکم دے سکتا ہے۔
 |
SCMP کے مطابق، چین کی دفاعی صنعت کے سائنسدانوں نے ایک قسم کی AI تیار کی ہے جو الیکٹرانک وارفیئر ڈرون کی کارکردگی کو بڑھا سکتی ہے۔
یہ بڑی زبان کا ماڈل (LLM)، جو ChatGPT کی طرح ہے، دشمن کے ہوائی جہاز کے ریڈاروں یا مواصلاتی نظام پر حملہ کرنے کے لیے الیکٹرانک جنگی ہتھیاروں سے لیس ڈرون کو کمانڈ کر سکتا ہے۔
ٹیسٹ کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ ہوائی لڑائی میں اس کی فیصلہ سازی کی کارکردگی نہ صرف روایتی مصنوعی ذہانت (AI) تکنیکوں جیسے کمک سیکھنے سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے بلکہ تجربہ کار ماہرین کو بھی پیچھے چھوڑ دیتی ہے۔
یہ پہلا وسیع پیمانے پر شائع شدہ مطالعہ ہے جو ہتھیاروں پر بڑے زبان کے ماڈلز کو براہ راست لاگو کرتا ہے۔
اس سے پہلے، یہ AI ٹیکنالوجی زیادہ تر جنگی کمرے تک محدود تھی، جو انسانی کمانڈروں کو انٹیلی جنس تجزیہ یا فیصلے کی حمایت فراہم کرتی تھی۔
یہ تحقیقی منصوبہ چین کے ایوی ایشن انڈسٹری کارپوریشن کے چینگڈو ایئرکرافٹ ڈیزائن انسٹی ٹیوٹ اور شانزی صوبے کے شیان میں واقع نارتھ ویسٹرن پولی ٹیکنیکل یونیورسٹی نے مشترکہ طور پر انجام دیا ہے۔
یہ ادارہ چین کے J-20 ہیوی اسٹیلتھ فائٹر کا ڈیزائنر ہے۔
یہ کام، جو ابھی تک اپنے تجرباتی مرحلے میں ہے، موجودہ AI ٹیکنالوجیز میں انسانی زبان کو سمجھنے میں سب سے بہتر ہے، ایک مقالے کے مطابق پروجیکٹ ٹیم نے 24 اکتوبر کو ہم مرتبہ نظرثانی شدہ جریدے Detection & Control میں شائع کیا۔
پروجیکٹ ٹیم نے LLM کو متعدد وسائل فراہم کیے، جن میں "ریڈار، الیکٹرانک جنگ، اور متعلقہ دستاویزات کے مجموعوں پر کتابوں کی ایک سیریز شامل ہے۔"
دیگر دستاویزات بشمول فضائی جنگی ریکارڈ، ہتھیاروں کے ڈپو سیٹ اپ ریکارڈز اور الیکٹرانک وارفیئر آپریشنز مینوئل کو بھی ماڈل میں شامل کیا گیا۔
محققین کے مطابق زیادہ تر تربیتی مواد چینی زبان میں ہے۔
 |
| چین کے J-20 اسٹیلتھ فائٹر جیٹ کا ڈیزائنر AI پروجیکٹ میں شامل ریسرچ ٹیم کا حصہ ہے۔ تصویر: ویبو |
الیکٹرانک جنگ میں، حملہ آور ہدف سے خارج ہونے والے ریڈار سگنلز کو دبانے کے لیے مخصوص برقی مقناطیسی لہریں جاری کرتا ہے۔
اس کے برعکس، محافظ مسلسل سگنل کو تبدیل کر کے ان حملوں سے بچنے کی کوشش کرے گا، اور حریف کو نگرانی کے ڈیٹا کی بنیاد پر حقیقی وقت میں اپنی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے پر مجبور کرے گا۔
پہلے، یہ خیال کیا جاتا تھا کہ LLMs اس طرح کے کاموں کے لیے موزوں نہیں تھے کیونکہ سینسر سے جمع کیے گئے ڈیٹا کی تشریح کرنے میں ان کی نااہلی تھی۔
مصنوعی ذہانت کو بھی اکثر سوچنے کے طویل وقت کی ضرورت ہوتی ہے، ملی سیکنڈ کی سطح کے رد عمل کی رفتار حاصل کرنے میں ناکام رہتے ہیں – جو الیکٹرانک جنگ میں ضروری ہے۔
ان چیلنجوں سے بچنے کے لیے، سائنسدانوں نے خام ڈیٹا کی پروسیسنگ کو کم پیچیدہ کمک سیکھنے کے ماڈل پر آؤٹ سورس کیا ہے۔ یہ روایتی AI الگورتھم بڑی مقدار میں عددی ڈیٹا کو سمجھنے اور اس کا تجزیہ کرنے میں مہارت رکھتا ہے۔
اس ابتدائی عمل سے نکالے گئے "مشاہدہ قدر ویکٹر پیرامیٹرز" کو پھر مشین ٹرانسلیٹر کے ذریعے انسانی زبان میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد زبان کا بڑا ماڈل اس معلومات کو سنبھالتا ہے، اس پر کارروائی کرتا ہے اور اس کا تجزیہ کرتا ہے۔
کمپائلر بڑے ماڈل کے ردعمل کو آؤٹ پٹ کمانڈز میں تبدیل کرتا ہے، جو بالآخر الیکٹرانک وارفیئر جیمر کو کنٹرول کرتا ہے۔
محققین کے مطابق تجرباتی نتائج نے ٹیکنالوجی کی فزیبلٹی کی تصدیق کردی۔ کمک سیکھنے کے الگورتھم کی مدد سے، جنریٹو اے آئی حملے کی حکمت عملیوں کو فی سیکنڈ 10 بار تک تیزی سے ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔
روایتی AI اور انسانی مہارت کے مقابلے میں، LLM دشمن کے ریڈار اسکرینوں پر متعدد جھوٹے اہداف بنانے میں برتر ہے۔ یہ حکمت عملی الیکٹرانک جنگ کے میدان میں محض شور سے روکنے یا ریڈار کی لہروں کو حقیقی اہداف سے دور کرنے سے زیادہ قیمتی سمجھی جاتی ہے۔
ماخذ
تبصرہ (0)