Es handelt sich um ein von chinesischen Wissenschaftlern entwickeltes großes Sprachmodell (LLM), das Militärdrohnen den Befehl geben kann, feindliche Radarsysteme anzugreifen.
Wissenschaftler der chinesischen Rüstungsindustrie haben laut SCMP eine Art KI entwickelt, die die Leistung von Drohnen zur elektronischen Kriegsführung verbessern kann.
Dieses große Sprachmodell (LLM), ähnlich wie ChatGPT, könnte Drohnen mit elektronischen Kampfwaffen befehligen, um Radare oder Kommunikationssysteme feindlicher Flugzeuge anzugreifen.
Testergebnisse zeigen, dass seine Entscheidungsleistung im Luftkampf nicht nur herkömmliche Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wie das bestärkende Lernen übertrifft, sondern auch die von erfahrenen Experten übertrifft.
Dies ist die erste weithin veröffentlichte Studie, die große Sprachmodelle direkt auf Waffen anwendet.
Bisher war diese KI-Technologie weitgehend auf Kriegsräume beschränkt und lieferte dort Geheimdienstanalysen oder Entscheidungshilfen für menschliche Kommandeure.
Das Forschungsprojekt wurde gemeinsam vom Chengdu Aircraft Design Institute der Aviation Industry Corporation of China und der Northwestern Polytechnical University in Xi'an, Provinz Shaanxi, durchgeführt.
Das Institut ist der Designer des schweren chinesischen Tarnkappenjägers J-20.
Laut einem Artikel, den das Projektteam am 24. Oktober in der Fachzeitschrift Detection & Control veröffentlichte, ist die Arbeit, die sich noch in der experimentellen Phase befindet, von allen bestehenden KI-Technologien die beste im Verständnis der menschlichen Sprache.
Das Projektteam stellte LLM eine Vielzahl von Ressourcen zur Verfügung, darunter „eine Reihe von Büchern über Radar, elektronische Kriegsführung und zugehörige Dokumentensammlungen“.
Auch andere Dokumente, darunter Aufzeichnungen über Luftkämpfe, Aufzeichnungen über die Einrichtung von Waffendepots und Handbücher für den elektronischen Kampfeinsatz, wurden in das Modell integriert.
Den Forschern zufolge sind die meisten Schulungsmaterialien auf Chinesisch.
Der Designer des chinesischen Tarnkappen-Kampfjets J-20 ist Teil eines Forschungsteams, das an dem KI-Projekt beteiligt ist. Foto: Weibo |
Bei der elektronischen Kriegsführung sendet der Angreifer spezielle elektromagnetische Wellen aus, um die vom Ziel ausgesendeten Radarsignale zu unterdrücken.
Umgekehrt versucht der Verteidiger, diesen Angriffen auszuweichen, indem er das Signal ständig ändert und den Gegner so zwingt, seine Strategie in Echtzeit auf der Grundlage der Überwachungsdaten anzupassen.
Bisher ging man davon aus, dass LLMs für derartige Aufgaben nicht geeignet seien, da sie die von Sensoren erfassten Daten nicht interpretieren könnten.
Künstliche Intelligenz erfordert zudem oft längere Denkzeiten und erreicht keine Reaktionsgeschwindigkeiten im Millisekundenbereich, was für die elektronische Kriegsführung von entscheidender Bedeutung ist.
Um diese Herausforderungen zu vermeiden, haben Wissenschaftler die Verarbeitung der Rohdaten an ein weniger komplexes Reinforcement-Learning-Modell ausgelagert. Dieser traditionelle KI-Algorithmus zeichnet sich durch das Verstehen und Analysieren großer Mengen numerischer Daten aus.
Die aus diesem Vorprozess extrahierten „Beobachtungswert-Vektorparameter“ werden anschließend durch einen maschinellen Übersetzer in menschliche Sprache übersetzt. Das große Sprachmodell übernimmt dann die Verarbeitung und Analyse dieser Informationen.
Der Compiler wandelt die Antworten des großen Modells in Ausgabebefehle um, die letztendlich den Störsender für elektronische Kriegsführung steuern.
Den Forschern zufolge bestätigten die experimentellen Ergebnisse die Machbarkeit der Technologie. Mithilfe von Reinforcement-Learning-Algorithmen kann die generative KI Angriffsstrategien bis zu zehnmal pro Sekunde schnell anpassen.
Im Vergleich zu herkömmlicher KI und menschlicher Expertise ist LLM bei der Erzeugung zahlreicher falscher Ziele auf feindlichen Radarschirmen überlegen. Diese Strategie gilt im Bereich der elektronischen Kriegsführung als wertvoller als die bloße Blockierung mit Rauschen oder die Ablenkung von Radarwellen von echten Zielen.
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