중국 AI, 드론 공격력 강화, 적 레이더 공격 명령

이는 중국 과학자들이 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로, 군용 드론에 명령하여 적의 레이더 시스템을 공격할 수 있습니다.

SCMP에 따르면, 중국 방위산업 과학자들이 전자전 드론의 성능을 향상시킬 수 있는 AI 유형을 개발했습니다.

ChatGPT와 유사한 이 대규모 언어 모델(LLM)은 전자전 무기를 장착한 드론에 명령하여 적 항공기의 레이더나 통신 시스템을 공격할 수 있습니다.

테스트 결과에 따르면 공중전에서의 의사결정 성능은 강화 학습과 같은 기존의 인공지능(AI) 기술을 능가할 뿐만 아니라, 경험이 풍부한 전문가보다 우수한 것으로 나타났습니다.

이는 대규모 언어 모델을 무기에 직접 적용한 최초의 널리 발표된 연구입니다.

이전에는 이러한 AI 기술이 주로 작전실에만 국한되어 인간 지휘관에게 정보 분석이나 의사 결정 지원을 제공했습니다.

이 연구 프로젝트는 중국 항공 산업 기업 산하 청두 항공기 설계 연구소와 산시성 시안시에 있는 서북이공대학이 공동으로 수행했습니다.

이 연구소는 중국의 중형 스텔스 전투기인 J-20을 설계했습니다.

프로젝트 팀이 10월 24일에 심사평가를 거친 저널 Detection & Control에 발표한 논문에 따르면, 해당 연구는 아직 실험 단계에 있습니다. 현존하는 인공지능 기술 중에서 인간의 언어를 가장 잘 이해하는 기술은 LLM이다.

프로젝트 팀은 LLM에 "레이더 및 전자전 서적 시리즈와 관련 문서 컬렉션"을 포함한 다양한 자료를 제공했습니다.

공중전 기록, 무기 재고 기록, 전자전 작전 매뉴얼을 포함한 기타 문서도 이 모델에 통합되었습니다.

연구자들에 따르면, 대부분의 교육 자료는 중국어로 되어 있습니다.

중국의 J-20 스텔스 전투기 설계자는 AI 프로젝트에 참여하는 연구팀의 일원입니다. 사진: 웨이보

전자전에서 공격자는 표적이 방출하는 레이더 신호를 억제하기 위해 특정한 전자파를 방출합니다.

반대로, 방어자는 신호를 끊임없이 변경하여 이러한 공격을 회피하려고 시도하고, 적대자는 감시 데이터를 기반으로 실시간으로 전략을 조정해야 합니다.

이전에는 LLM이 센서에서 수집한 데이터를 해석할 수 없기 때문에 이러한 작업에 적합하지 않다고 여겨졌습니다.

인공지능은 종종 더 긴 사고 시간을 요구하며, 전자전에 필요한 밀리초 수준의 반응 속도에 미치지 못합니다.

이러한 문제를 피하기 위해 과학자들은 원시 데이터 처리를 덜 복잡한 강화 학습 모델에 아웃소싱했습니다. 이러한 전통적인 AI 알고리즘은 방대한 양의 디지털 데이터를 이해하고 분석하는 데 매우 뛰어납니다.

이러한 예비 과정을 통해 추출된 "관찰된 값 벡터 매개변수"는 기계 번역기를 통해 인간 언어로 변환됩니다. 그러면 대규모 언어 모델이 이 정보를 제어하고, 처리하고, 분석합니다.

컴파일러는 대규모 모델의 응답을 출력 명령으로 변환하고, 이를 통해 최종적으로 전자전 방해기를 제어합니다.

연구자들에 따르면, 테스트 결과는 이 기술의 실현 가능성을 확인시켜 주었다. 강화 학습 알고리즘의 도움으로 생성 AI는 초당 최대 10회까지 공격 전략을 빠르게 조정할 수 있습니다.

기존의 AI와 인간의 전문 지식과 비교했을 때, LLM은 적의 레이더 화면에 수많은 가짜 표적을 생성하는 데 더 우수한 것으로 입증되었습니다. 이 전략은 단순히 소음으로 차단하거나 레이더파를 실제 목표물로부터 반사시키는 것보다 전자전 분야에서 더 가치 있는 것으로 간주됩니다.

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