ایک چینی AI ڈرون حملوں کو بڑھاتا ہے، دشمن کے ریڈاروں پر حملوں کا حکم دیتا ہے۔

یہ ایک بڑی زبان کا ماڈل (LLM) ہے جسے چینی سائنسدانوں نے تیار کیا ہے جو دشمن کے ریڈار سسٹم پر حملہ کرنے کے لیے فوجی ڈرون کو حکم دے سکتا ہے۔

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

SCMP کے مطابق، چین کی دفاعی صنعت کے سائنسدانوں نے ایک AI تیار کیا ہے جو الیکٹرانک وارفیئر ڈرونز کی کارکردگی کو بڑھانے کی صلاحیت رکھتا 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 کہ کمک سیکھنے سے آگے نکل گئی ہے بلکہ انتہائی تجربہ کار پیشہ ور افراد کو بھی پیچھے چھوڑ دیا ہے۔

یہ پہلا وسیع پیمانے پر شائع شدہ مطالعہ ہے جس میں بڑے پیمانے پر لسانی ماڈلز کو ہتھیاروں پر براہ راست لاگو کیا گیا ہے۔

پہلے، یہ AI ٹیکنالوجی بنیادی طور پر وار رومز تک محدود تھی، جو انٹیلی جنس تجزیہ کی صلاحیتیں فراہم کرتی تھی یا فیصلہ سازی میں انسانی کمانڈروں کی مدد کرتی تھی۔

یہ تحقیقی منصوبہ چائنہ ایوی ایشن انڈسٹری کارپوریشن کے چینگڈو ایئرکرافٹ ڈیزائن انسٹی ٹیوٹ اور شیان، شانزی صوبے میں واقع نارتھ ویسٹرن پولی ٹیکنک یونیورسٹی کے ذریعے مشترکہ طور پر شروع کیا جا رہا ہے۔

یہ ادارہ چین کے J-20 ہیوی اسٹیلتھ لڑاکا طیارے کا ڈیزائن یونٹ ہے۔

پراجیکٹ ٹیم کی طرف سے 24 اکتوبر کو ہم مرتبہ نظرثانی شدہ جرنل آف ڈیٹیکشن اینڈ کنٹرول میں شائع ہونے والے ایک مضمون کے مطابق، کام ابھی تجرباتی مرحلے میں ہے۔ موجودہ مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز میں، ایل ایل ایم انسانی زبان کو سمجھنے کی بہترین صلاحیت کے ساتھ ہے۔

پروجیکٹ ٹیم نے LLM کو بہت سارے وسائل فراہم کیے، جن میں "رڈار، 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 ریکارڈ، اور الیکٹرانک وارفیئر آپریٹنگ مینوئل بھی ماڈل میں شامل تھے۔

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 کرنے والا فریق ہدف سے خارج ہونے والے ریڈار سگنلز کو دبانے کے لیے مخصوص برقی مقناطیسی لہریں جاری کرتا ہے۔

اس کے برعکس، دفاعی فریق سگنلز کو مسلسل تبدیل کرکے ان حملوں سے بچنے کی کوشش کرے گا، اور حریف کو مانیٹرنگ ڈیٹا کی بنیاد پر حقیقی وقت میں اپنی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے پر مجبور کرے گا۔

اس سے پہلے، یہ خیال کیا جاتا تھا کہ LLM اس طرح کے کاموں کے لیے موزوں نہیں ہے کیونکہ سینسر سے جمع کیے گئے ڈیٹا کی تشریح کرنے میں اس کی ناکامی ہے۔

مصنوعی ذہانت کے لیے بھی عام طور پر طویل سوچ کے عمل کی ضرورت ہوتی ہے اور یہ ملی سیکنڈ کی سطح کے ردعمل کے اوقات کو حاصل کرنے میں ناکام رہتی ہے—الیکٹرانک جنگ میں ایک اہم عنصر۔

ان چیلنجوں سے بچنے کے لیے، سائنسدانوں نے خام ڈیٹا کی پروسیسنگ کو کم پیچیدہ کمک سیکھنے کے ماڈل کے حوالے کیا ہے۔ یہ روایتی AI الگورتھم بڑی مقدار میں ڈیجیٹل ڈیٹا کو سمجھنے اور اس کا تجزیہ کرنے میں بہترین ہے۔

اس ابتدائی عمل سے نکالے گئے "مشاہدہ ویلیو ویکٹر پیرامیٹرز" کو پھر مشین ٹرانسلیٹر کے ذریعے انسانی زبان میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد عظیم لسانی ماڈل اس معلومات کو کنٹرول، عمل اور تجزیہ کرتا ہے۔

کمپائلر بڑے ماڈل کے ردعمل کو آؤٹ پٹ کمانڈز میں تبدیل کرتا ہے، جو بالآخر الیکٹرانک وارفیئر جیمنگ مشین کو کنٹرول کرتا ہے۔

محققین کے مطابق ٹیسٹ کے نتائج نے اس ٹیکنالوجی کی فزیبلٹی کی تصدیق کر دی ہے۔ کمک سیکھنے کے الگورتھم کی مدد سے، تیار کردہ AI 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 کی ریڈار اسکرین پر بہت سارے ڈیکو اہداف پیدا کرنے میں اعلیٰ ثابت ہوتا ہے۔ یہ حکمت عملی الیکٹرانک جنگ کے میدان میں محض شور کے ساتھ جام کرنے یا ریڈار کی لہروں کو حقیقی اہداف سے دور کرنے سے زیادہ قیمتی سمجھی جاتی ہے۔

ماخذ