電子戦における人工知能

特定の航空機が発する無線信号やレーダ信号の固有のシグネチャを電磁スペクトル全体から見つけ出すことは、干し草の山から 1 本の針を見つけようとするようなものです。昔は、センサによって測定された広い周波数範囲の記録がラボに送られ、訓練を受けたラボの技術者がその記録を精査して関心のある信号を分離、特定し、各信号に対するジャミング システムを設計していました。

今日では、関心のある信号を検出・識別し、適切な技術を実装してその信号を妨害するため、あるいは必要に応じて脅威を傍受するために、AI システムが使用されています。 

AI は、飛来する脅威を迎撃するためにも使用できます。弾道ミサイルの発射が探知されたら、ミサイルの予想される軌道を計算し、ミサイルが標的に命中する前に介入することができます。予測 AI を使用すると、ミサイルの電磁シグネチャを特定し、信号を妨害してミサイルの軌道を変えたり、標的に着弾する前に迎撃機に指示を出してミサイルを破壊したりすることができます。また、AI ベースのシステムによって暗号化通信を解読し、敵の能力や意図に関する貴重な情報を入手できる可能性もあります。 

AI ベースの文字起こしや翻訳プログラムの品質は、ソフトウェアが更新されるたびに劇的に向上しています。たとえば、音声通信の文字起こしや翻訳をリアルタイムで行うことができます。

米国国防総省 (DOD) は現在、統合全領域指揮統制 (JADC2) と呼ばれる集中システムを開発しています。これは、AI を使用して軍隊のすべての部門のセンサを統合ネットワークにリンクするというもので、米軍のすべての部門にわたって戦略および戦術データへのアクセスを改善することを目標としています。JADC2 は、ミッションクリティカルなデータや情報の共有を制限する物理的および技術的な障壁を特定し、それを取り除くことで、この目標を達成することを目指しています。これが成功すれば、軍人と軍設備の間でかつてないレベルの相互接続性が実現します。

その用途にかかわらず、AI アプリケーションは大量のデータを必要とし、それを迅速に処理する必要があります。AI の実装に使用されるブラック ボックスとセンサの間のデータの流れを維持するには、高速接続が必要です。

AI を使用するほとんどの産業は、温度と湿度が調節された地上のデータ センターに依存しています。そこでは、処理装置のスペースについて実質的に制限はありません。AI の防衛および軍事への応用には堅牢な組み込みシステムも必要で、それらのシステムが、地上、水中、空中、宇宙のスペースが限られた過酷な環境で確実かつ一貫して機能する必要があります。 

収集可能な膨大な量の情報を安全に送信するという制約を最小限に抑えるには、ローカル処理が必要です。各車両に搭載された組み込みシステムには、AI アプリケーションの要求を処理するために並外れたコンピューティング能力が求められます。