Raziskovalci na jugozahodu Kitajske pravijo, da so razvili sistem umetne inteligence, ki lahko kitajske bojne drone nauči zmagati v pasjih bojih tisočkrat hitreje kot primerljiva ameriška tehnologija.

V domači recenzirani reviji Acta Aeronautica et Astronautica Sinica v petek so raziskovalci povedali, da bi višja hitrost učenja lahko pomagala dronu prepoznati "goljufajoče manevre" človeških pilotov, zmanjšati delovno obremenitev računalniškega čipa in prekašati nasprotnike v zapletenih, obsežnih zračnih bojih. "Algoritem v tem prispevku je mogoče razširiti na zračni boj z več agenti umetne inteligence, ki bo bližje resničnemu stanju na bojišču," so povedali raziskovalci iz Kitajskega centra za raziskave in razvoj aerodinamike v Mianyangu v provinci Sečuan.

Ali bi lahko bilo novo kitajsko bojno brezpilotno letalo tekmec Grey Eagle ameriške vojske? Raziskovalci so sistem preizkusili s simulacijo boja med dronom in reaktivnim lovcem.

Na podobnem tekmovanju v zračnih spopadih v Združenih državah leta 2020 so se sistemi umetne inteligence z globokim učenjem pomerili s piloti lovskih letal F-16, pri čemer je za končnega zmagovalca razglasilo podjetje Heron Systems s sedežem v Marylandu.

Sistem Heron je premagal pilote v vseh petih pasjih bojih, za dosego rezultata pa je bilo potrebno več kot 4 milijarde krogov "treninga".

Raziskovalci v Sečuanu so povedali, da je njihov sistem potreboval le 800.000 simulacij, da je zmagal v večini svojih srečanj.

V prejšnjem simuliranem boju so nekateri izkušeni piloti uporabili globok potop kot zadnjo možnost, da so dron strmoglavili na tla.

Toda nova umetna inteligenca je predvidela past, ki jo je potegnila v zadnji sekundi, medtem ko se je držala za nasprotnikov rep, pravi glavni avtor Huang Jiangtao in njegovi sodelavci.

Huang je dejal, da je tradicionalni pristop k strojnemu učenju neučinkovit, ker so sistemi preprosto ponavljali kroge usposabljanja "na slepo", z vsako novo sejo na podlagi naključnih podatkov, ustvarjenih s prejšnjimi vajami.

Ker večina podatkov ni bila uporabna, bi lahko računalnik potreboval zelo veliko časa, da naredi preskok v zmogljivosti.

Huang je dejal, da je bil njihov novi sistem AI selektiven, saj je za naslednji krog izbral samo najboljše podatke.

Čeprav je bil model učenja z globoko okrepitvijo, ki so ga uporabljali, bolj ali manj podoben tistim, ki so jih uporabljali Heron in drugi, je selektivni algoritem naredil veliko razliko v krivulji učenja AI.

Po manj kot 80.000 krogih treninga je stroj že vztrajno letel kot profesionalec, pravi Huang.

V eni simulirani bitki z uporabo lovskih letal J-10 je pilotu uspelo pridobiti prednost v prvih 30 sekundah, nato se je lov nenadoma obrnil in več kot 12 minut se ni mogel otresti stroja.

Kitajska vojska pričakuje, da bo J-20 reaktivna letala in brezpilotna letala za bojno oboroževanje, naj bi imela večjo vlogo pri obrambi.

Kitajski vojaški raziskovalci so povedali, da je obstoječa obramba države ranljiva za razmeroma poceni ameriška brezpilotna letala, ki uporabljajo prikrito tehnologijo naslednje generacije, kar bi lahko pohabili centralizirane sisteme poveljevanja kitajske vojske.

Kot odgovor je Ljudska osvobodilna vojska začela decentralizirati nekatere svoje bojne sile in zagotavljati prožnost proti prihodnjemu napadu ZDA s pomočjo podobnih brezpilotnih letal, ki jih poganja umetna inteligenca, pravi raziskovalec letalskih sil generalmajor Fei Aiguo.

Toda sistem umetne inteligence je moral izboljšati svoje sposobnosti in se hitreje učiti iz hitro spreminjajočega se okolja, so povedali Fei in njegovi sodelavci v članku, objavljenem v reviji Command Information System and Technology oktobra.

Večina vojaških brezpilotnih letal je bila zasnovana za nadzor, zgodnje opozarjanje, komunikacijo ali napad na zemeljske cilje.

Ti sistemi ne morejo obvladati hitrih, sofisticiranih dejanj, kot so pasji boji, ker je treba po mnenju nekaterih vojaških raziskovalcev hitro opraviti ogromno količino izračuna.

Drug izziv je, da je bila večina vojaških računalniških čipov izdelana s počasnejšo, konzervativno tehnologijo za težke pogoje, kot so ekstremna vročina, pritisk in elektromagnetno motenje.

Glavni poudarek kitajskega vojaškega programa umetne inteligence je razvoj novih algoritmov, ki lahko dosežejo visoko zmogljivost iz počasnega računalnika.

Nekateri nedavni preboji v tem prizadevanju so kitajski vojski omogočili uporabo tehnologije na nekaterih svojih najnaprednejših orožjih, za katere se je prej verjelo, da so preveč zahtevne za umetno inteligenco, kot so hiperzvočne platforme.

Umetna inteligenca bi na primer omogočila, da bi raketa, ki leti s petkratno hitrostjo zvoka v zraku, zadela tarčo z izjemno natančnostjo ali pa bi hiperzvočno letalo pristalo na letališču z manjšim tveganjem za strmoglavljenje, menijo raziskovalci, ki so sodelovali pri tem. projekti.

bbabo.Net