これは中国の科学者らが開発した大規模言語モデル(LLM)であり、軍用ドローンに敵のレーダーシステムを攻撃するよう命令することができる。
サウスカロライナ州モーリシャス・チャイナ・モーニング・ポスト紙によると、中国の防衛産業の科学者らは、電子戦ドローンの性能を向上させることができるAIの一種を開発した。
ChatGPT に似たこの大規模言語モデル (LLM) は、電子戦兵器を搭載したドローンに命令して、敵の航空機レーダーや通信システムを攻撃することができます。
テスト結果によれば、空中戦における意思決定性能は、強化学習などの従来の人工知能 (AI) 技術を上回るだけでなく、経験豊富な専門家よりも優れていることが示されています。
これは、大規模言語モデルを武器に直接適用した初めての広く公表された研究です。
これまで、この AI テクノロジーは主に作戦室に限定されており、人間の指揮官に情報分析や意思決定のサポートを提供していました。
この研究プロジェクトは、中国航空工業集団傘下の成都航空機設計研究所と陝西省西安市の西北工業大学が共同で実施した。
この研究所は中国のJ-20重ステルス戦闘機の設計者でもある。
プロジェクトチームが10月24日に査読付き学術誌「Detection & Control」に発表した論文によると、この研究はまだ実験段階にあるという。既存の人工知能技術の中で、LLM は人間の言語を最もよく理解できる技術です。
プロジェクト チームは、LLM に「レーダーおよび電子戦に関する書籍シリーズおよび関連文書コレクション」を含むさまざまなリソースを提供しました。
航空戦闘記録、武器在庫記録、電子戦運用マニュアルなどの他の文書もモデルに組み込まれました。
研究者によると、トレーニング教材のほとんどは中国語です。
中国のJ-20ステルス戦闘機の設計者は、AIプロジェクトに携わる研究チームの一員である。写真:Weibo |
電子戦では、攻撃者は特定の電磁波を放出して、標的から発せられるレーダー信号を抑制します。
逆に、防御側は信号を絶えず変更することでこれらの攻撃を回避しようとし、監視データに基づいて敵にリアルタイムで戦略の調整を強いることになります。
これまで、LLM はセンサーから収集されたデータを解釈できないため、このようなタスクには適していないと考えられていました。
また、人工知能はより長い思考時間を必要とすることが多く、電子戦に必要なミリ秒レベルの反応速度に達しません。
これらの課題を回避するために、科学者は生データの処理をそれほど複雑ではない強化学習モデルにアウトソーシングしてきました。この従来の AI アルゴリズムは、大量のデジタル データを理解して分析することに優れています。
この予備プロセスから抽出された「観測値ベクトルパラメータ」は、機械翻訳によって人間の言語に変換されます。その後、大規模言語モデルがこの情報を制御、処理、分析します。
コンパイラは、大規模モデルの応答を出力コマンドに変換し、最終的に電子戦妨害装置を制御します。
研究者らによると、テスト結果によりこの技術の実現可能性が確認されたという。強化学習アルゴリズムの助けを借りて、生成 AI は攻撃戦略を 1 秒あたり最大 10 回迅速に調整できます。
従来の AI と人間の専門知識と比較すると、LLM は敵のレーダー画面上に多数の偽のターゲットを生成する点で優れていることが証明されました。この戦略は、単にノイズでブロックしたり、レーダー波を実際の標的から逸らしたりするよりも、電子戦の分野ではより価値があると考えられています。
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