Китайский ИИ повышает атакующую мощь дронов и отдает приказы атаковать вражеские радары

Это большая языковая модель (LLM), разработанная китайскими учеными, которая может отдавать команды военным беспилотникам для атаки радиолокационных систем противника.

По данным SCMP, ученые оборонной промышленности Китая разработали тип искусственного интеллекта, который может повысить эффективность беспилотников радиоэлектронной борьбы.

Эта большая языковая модель (LLM), похожая на ChatGPT, может управлять дронами, оснащенными средствами радиоэлектронной борьбы, для атаки на радары или системы связи вражеских самолетов.

Результаты испытаний показывают, что эффективность принятия решений в воздушном бою не только превосходит традиционные методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как обучение с подкреплением, но и превосходит показатели опытных экспертов.

Это первое широко опубликованное исследование, в котором большие языковые модели напрямую применяются к оружию.

Ранее эта технология искусственного интеллекта в основном ограничивалась рамками оперативных штабов, обеспечивая анализ разведданных или поддержку принятия решений командирами-людьми.

Исследовательский проект был совместно реализован Чэндуским институтом проектирования самолетов при Китайской корпорации авиационной промышленности и Северо-Западным политехническим университетом в Сиане, провинция Шэньси.

Институт является разработчиком китайского тяжелого истребителя-невидимки J-20.

Согласно статье, опубликованной проектной группой 24 октября в рецензируемом журнале Detection & Control, работа все еще находится на экспериментальной стадии. Среди существующих технологий искусственного интеллекта LLM лучше всего понимает человеческий язык.

Команда проекта предоставила LLM разнообразные ресурсы, включая «серии книг по радарам и радиоэлектронной борьбе, а также соответствующие коллекции документов».

В модель также были включены другие документы, включая записи воздушных боев, записи инвентаризации вооружения и руководства по ведению радиоэлектронной борьбы.

По данным исследователей, большинство учебных материалов составлено на китайском языке.

Разработчик китайского истребителя-невидимки J-20 входит в состав исследовательской группы, участвующей в проекте искусственного интеллекта. Фото: Weibo

В радиоэлектронной борьбе злоумышленник испускает определенные электромагнитные волны для подавления радиолокационных сигналов, излучаемых целью.

Наоборот, обороняющийся будет пытаться уклониться от этих атак, постоянно меняя сигнал, заставляя противника корректировать свою стратегию в режиме реального времени на основе данных мониторинга.

Ранее считалось, что LLM не подходят для таких задач из-за их неспособности интерпретировать данные, полученные с датчиков.

Искусственному интеллекту также часто требуется больше времени на обдумывание, что не позволяет достичь скорости реакции на уровне миллисекунд, необходимой в радиоэлектронной борьбе.

Чтобы избежать этих проблем, ученые передали обработку необработанных данных менее сложной модели обучения с подкреплением. Этот традиционный алгоритм ИИ отлично справляется с пониманием и анализом больших объемов цифровых данных.

«Параметры вектора наблюдаемых значений», извлеченные в ходе этого предварительного процесса, затем преобразуются в человеческий язык с помощью машинного переводчика. Затем большая языковая модель берет на себя управление, обрабатывает и анализирует эту информацию.

Компилятор преобразует ответы большой модели в выходные команды, которые в конечном итоге управляют глушителем радиоэлектронной борьбы.

По словам исследователей, результаты испытаний подтвердили осуществимость данной технологии. С помощью алгоритмов обучения с подкреплением генеративный ИИ может быстро корректировать стратегии атак до 10 раз в секунду.

По сравнению с традиционным ИИ и человеческим опытом LLM показала превосходство в создании многочисленных ложных целей на экранах радаров противника. Такая стратегия считается более ценной в области радиоэлектронной борьбы, чем простое блокирование шумом или отклонение радиолокационных волн от реальных целей.

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