Northrop الامريكية تعمل علي تطوير برنامج لمراقبة اطلاق الصواريخ من الفضاء
واشنطن - تعمل شركة نورثروب جرومان على تطوير برنامج تقول إنه قادر على تبسيط العملية عالية المخاطر المتمثلة في اكتشاف وتصنيف ومراقبة عمليات إطلاق الصواريخ في جميع أنحاء العالم من خلال الاعتماد على قدرات التعرف على الأنماط.
تعمل شركة الدفاع حاليًا على تحسين ما تسميه "تقليل المسار الخاطئ باستخدام التعلم الآلي لقوة الفضاء الأمريكية"، مع التركيز على تسليمه في أوائل عام 2025. ومن المتوقع استخدامه في برنامج نظام الأشعة تحت الحمراء الفضائي، أو SBIRS، و له تطبيق محتمل في مهام الأشعة تحت الحمراء المستمرة الأخرى.
يتتبع أفراد القوة الفضائية الآلاف من حوادث الصواريخ المحتملة كل شهر، ويجب عليهم التعامل مع الإنذارات الكاذبة. إن تقنيات التجسس الدقيقة على نحو متزايد، والأقمار الصناعية المتكاثرة، والأسلحة المتطورة باستمرار، والاشتباكات العسكرية في الخارج، يمكن أن تؤدي إلى تفاقم العملية المعقدة بالفعل.
تم تصميم عرض نورثروب لتسهيل سيل المعلومات الذي يواجهه المحللون من خلال تحليل ما قد لا يكون إطلاقًا فعليًا أو مقذوفًا متجهًا إلى الخارج، مع ضمان عدم فرز "حدث حقيقي أو صاروخ حقيقي" بشكل غير صحيح، وفقًا لجون ستنجل، المدير. مؤسسة استغلال مهمة الشركة.
"مع تحسن أجهزة الاستشعار - مع تحسن أجهزة الاستشعار في الفضاء - تصبح أكثر حساسية. وقال ستنجل في مقابلة مع C4ISRNET: "كلما أصبحت أجهزة الاستشعار أكثر حساسية، كلما حصلنا على المزيد من المسارات الكاذبة". "إن امتلاك القدرة على الاستفادة من التعلم الآلي لمساعدة الإنسان في الحلقة، إذا جاز التعبير، في القيام بعمله هو أمر بالغ الأهمية."
يتم تدريب عملية الحد من المسار الخاطئ باستخدام التعلم الآلي على بيانات العالم الحقيقي ويمكن تعديلها مع تطوير الجيوش الأجنبية لترساناتها. يستخدم النظام ما يطلق عليه Stengel الملفات التعريفية، أو الخصائص المؤكدة مثل السرعة والشكل والارتفاع، لاكتشاف الأشياء وتخصيصها لمزيد من الفحص من قبل المستخدمين.
"ما سيفعله النظام هو أن يقول: "مرحبًا، هذا لا يبدو وكأنه صاروخ حقيقي، لكنني سأقدمه إلى المشغل، وهو الإنسان الموجود في الحلقة، للتأكد واتخاذ هذا القرار، "" قال ستنجل.
وأضاف: "بينما تقوم بلدان مختلفة في العالم بتعديل أو تعديل أو ابتكار أنظمة أسلحة جديدة، يتعين علينا بعد ذلك أن نأخذها ونضيفها إلى سيناريوهات التدريب، حتى يعرف النظام ذلك، ويكون لديه الأحدث والأفضل". "لم أسمع قط عن استبدال الإنسان في هذه السيناريوهات. هذا كله يتعلق بالمساعدة."
اعتبرت وزارة الدفاع لسنوات أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمران حاسمان في الفرز السريع للمعلومات في ساحة المعركة. وتنفيذه يكتسب سرعة وانتشارا؛ وتقوم الإدارة بتنفيذ أكثر من 685 مشروعًا متعلقًا بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد منها مرتبط بأنظمة الأسلحة الرئيسية، وفقًا لمكتب المحاسبة الحكومية.
واشنطن - تعمل شركة نورثروب جرومان على تطوير برنامج تقول إنه قادر على تبسيط العملية عالية المخاطر المتمثلة في اكتشاف وتصنيف ومراقبة عمليات إطلاق الصواريخ في جميع أنحاء العالم من خلال الاعتماد على قدرات التعرف على الأنماط.
تعمل شركة الدفاع حاليًا على تحسين ما تسميه "تقليل المسار الخاطئ باستخدام التعلم الآلي لقوة الفضاء الأمريكية"، مع التركيز على تسليمه في أوائل عام 2025. ومن المتوقع استخدامه في برنامج نظام الأشعة تحت الحمراء الفضائي، أو SBIRS، و له تطبيق محتمل في مهام الأشعة تحت الحمراء المستمرة الأخرى.
يتتبع أفراد القوة الفضائية الآلاف من حوادث الصواريخ المحتملة كل شهر، ويجب عليهم التعامل مع الإنذارات الكاذبة. إن تقنيات التجسس الدقيقة على نحو متزايد، والأقمار الصناعية المتكاثرة، والأسلحة المتطورة باستمرار، والاشتباكات العسكرية في الخارج، يمكن أن تؤدي إلى تفاقم العملية المعقدة بالفعل.
تم تصميم عرض نورثروب لتسهيل سيل المعلومات الذي يواجهه المحللون من خلال تحليل ما قد لا يكون إطلاقًا فعليًا أو مقذوفًا متجهًا إلى الخارج، مع ضمان عدم فرز "حدث حقيقي أو صاروخ حقيقي" بشكل غير صحيح، وفقًا لجون ستنجل، المدير. مؤسسة استغلال مهمة الشركة.
"مع تحسن أجهزة الاستشعار - مع تحسن أجهزة الاستشعار في الفضاء - تصبح أكثر حساسية. وقال ستنجل في مقابلة مع C4ISRNET: "كلما أصبحت أجهزة الاستشعار أكثر حساسية، كلما حصلنا على المزيد من المسارات الكاذبة". "إن امتلاك القدرة على الاستفادة من التعلم الآلي لمساعدة الإنسان في الحلقة، إذا جاز التعبير، في القيام بعمله هو أمر بالغ الأهمية."
يتم تدريب عملية الحد من المسار الخاطئ باستخدام التعلم الآلي على بيانات العالم الحقيقي ويمكن تعديلها مع تطوير الجيوش الأجنبية لترساناتها. يستخدم النظام ما يطلق عليه Stengel الملفات التعريفية، أو الخصائص المؤكدة مثل السرعة والشكل والارتفاع، لاكتشاف الأشياء وتخصيصها لمزيد من الفحص من قبل المستخدمين.
"ما سيفعله النظام هو أن يقول: "مرحبًا، هذا لا يبدو وكأنه صاروخ حقيقي، لكنني سأقدمه إلى المشغل، وهو الإنسان الموجود في الحلقة، للتأكد واتخاذ هذا القرار، "" قال ستنجل.
وأضاف: "بينما تقوم بلدان مختلفة في العالم بتعديل أو تعديل أو ابتكار أنظمة أسلحة جديدة، يتعين علينا بعد ذلك أن نأخذها ونضيفها إلى سيناريوهات التدريب، حتى يعرف النظام ذلك، ويكون لديه الأحدث والأفضل". "لم أسمع قط عن استبدال الإنسان في هذه السيناريوهات. هذا كله يتعلق بالمساعدة."
اعتبرت وزارة الدفاع لسنوات أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمران حاسمان في الفرز السريع للمعلومات في ساحة المعركة. وتنفيذه يكتسب سرعة وانتشارا؛ وتقوم الإدارة بتنفيذ أكثر من 685 مشروعًا متعلقًا بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد منها مرتبط بأنظمة الأسلحة الرئيسية، وفقًا لمكتب المحاسبة الحكومية.
من فضلك,
تسجيل الدخول
أو
تسجيل
لعرض المحتوي!
