Vorteile von KI und maschinellem Lernen im Verteidigungssektor

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Was ist Machine Learning 

Maschinelles Lernen bezieht sich, wie der Name schon sagt, darauf, Maschinen das “Denken” und Verbessern beizubringen. Dies wird durch eine Software erreicht, die es Maschinen ermöglicht, zu lernen, indem sie sie neuen Daten aussetzen. Diese Maschinen führen Aufgaben aus, nicht indem sie programmiert werden, sondern aufgrund der Muster, die sie aus vorhandenen Daten erkennen lernen. Maschinelles Lernen fällt unter den Schirm der Künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen wird heute in der IT-Branche häufig eingesetzt und bedient verschiedene reale Anwendungen. Lernende im neuen Alter möchten die Technologie gerne erlernen, indem sie sich einschreiben Kurs Maschinelles Lernen.

Was ist Künstliche Intelligenz

Schauen Sie sich das Video an, um die künstliche Intelligenz zu verstehen.

Sektoren, in denen ML eine Wirkung erzielt hat und warum Unternehmen sie übernehmen

Maschinelles Lernen wurde in vielen Industriesektoren übernommen, mit drastischen Auswirkungen In diesem Artikel geht es um die Anwendung von maschinellem Lernen in der Verteidigungssektor. Bevor wir jedoch dazu übergehen, werden im Folgenden andere Sektoren erwähnt, die vom maschinellen Lernen profitiert haben: 

Bildung 

Während menschliche Lehrer immer noch einen Platz im Klassenzimmer haben, ist der Einsatz von Technologie zur Verbesserung des Lernerlebnisses für heutige Schüler eine Realität. Allerdings kann selbst der engagierteste Lehrer nicht allen seinen/ihren Schülern ungeteilte Aufmerksamkeit schenken. Solange eine Schule Zugang zu Computern, Tablets und dem Internet hat, können sie maschinelles Lernen nutzen, um die Arbeit ihrer Lehrer auf folgende Weise zu ergänzen: 

• Lernpläne können an die Bedürfnisse und den Lernstil jedes Schülers angepasst werden.  
• Durch das Sammeln und Analysieren der Arbeit eines Schülers können Algorithmen für maschinelles Lernen Lernbehinderungen identifizieren
• Generieren relevanter Aufgaben und Tests durch Durchsuchen des unzähligen Studienmaterials. 
• Die Schüler durch den Lernprozess führen und Feedback geben. 

Beim maschinellen Lernen wird das Schüler-/Lehrerverhältnis kein Problem mehr sein, da jeder Schüler eine qualitativ hochwertige Ausbildung und ungeteilte Aufmerksamkeit erhält. 

Gesundheitswesen

Einige Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen umfassen:

• Einsatz von Computern zum Vergleich der Symptome mit einer umfangreichen Datenbank möglicher Diagnosen, was zu schnelleren Diagnosen und einer schnelleren Genauigkeit der Behandlung führt. 
• Einsatz von Robo-Ärzten wie dem Da Vinci zur Unterstützung chirurgischer Eingriffe, wodurch die Fehlerquote erheblich verringert wird. 
• Einsatz von prädiktiven und kognitiven Analysen, um “gefährdete” Personen zu identifizieren und ihnen vorbeugende Pflege zu geben, bevor sie eine Krankheit wie Diabetes entwickeln. 
• Bereitstellung von Nachsorge zu Hause mit tragbaren Geräten. 

Finanzdienstleistungen

Der Finanzsektor hat in den letzten Jahren eine breite Einführung von maschinellem Lernen und KI erlebt. Dies liegt daran, dass der Finanzsektor ein hohes Risiko birgt, mit vielen Daten umgeht und seine Abläufe Genauigkeit erfordern. Algorithmen für maschinelles Lernen lösen alle drei Probleme: Maschinen können einen großen Datensatz schneller sortieren als ein Mensch, sie sind genauer und minimieren daher das Risiko. 

Einige Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen im Finanzsektor sind: 

• Kunden während des Kreditantragsverfahrens gewinnen
• Einsatz von Robo Advisors, zum Beispiel Wealth Front oder Best Robo Advisors, um Anlageportfolios zu verwalten und Kunden “heiße” Anlagemöglichkeiten zu empfehlen. 
• Kundenservice und Abfragebearbeitung. 
• Betrugserkennung durch Überwachung und Erkennung ungewöhnlicher Transaktionen.

Transport

Das selbstfahrende Auto ist die am weitesten verbreitete Anwendung von maschinellem Lernen im Transportwesen Waymo, das als selbstfahrendes Auto von Google begann, ist mit Software und Hardware ausgestattet, die darauf ausgelegt ist, die Umgebung und das Fahrerverhalten zu erlernen. 

Uber ist auch dabei, selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln, während Tesla seinen Fahrzeugen bereits einen Autopiloten zur Verfügung stellt, der das Auto selbst fahren lässt. Die Autopilot-Funktion ist besonders nützlich, um schwierige Wetterbedingungen zu bewältigen. 

Die Auswirkungen des maschinellen Lernens im Verteidigungssektor 

Maschinelles Lernen hat im Verteidigungssektor, insbesondere im Militär, erhebliche Auswirkungen gehabt. Dies ist in Bereichen wie

Militärischer Geheimdienst

Moderne Kriegsführung ist zunehmend auf KI und maschinelles Lernen angewiesen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen kann Software für maschinelles Lernen viele Daten verarbeiten. Dies verbessert die Entscheidungsfindung und Genauigkeit von Kampfsystemen.  

Regierungen, die maschinelles Lernen in ihren militärischen Sektoren übernehmen, werden in Kriegsführungsszenarien einen Vorteil haben China und die USA sind die prominentesten von KI und maschinellem Lernen für militärische Zwecke.2017 gab das US-Verteidigungsministerium $7,4 Milliarden für KI und Big Data aus, China hat ebenfalls riesige Investitionen getätigt und wird bis 2030 voraussichtlich die führende KI-Nation sein. 

Waffen

Neue Kriegsführungssysteme und Waffen sind nun in KI eingebettet, was sie effizienter und weniger abhängig von menschlichen Operationen macht. Dies hat auch zu mehr Synergien zwischen Operationen und Systemen sowie zu einer Reduzierung des Wartungsbedarfs für Ausrüstung und Waffen geführt. 

Cybersicherheit

Ein Cyberangriff auf militärische Einrichtungen kann zum Verlust hochsensibler Daten führen und Schäden an militärischen Stellen verursachen. Der Einsatz von maschinellem Lernen in militärischen Einrichtungen trägt dazu bei, diese Art von Angriffen zu verhindern, indem Netzwerke vor unbefugtem Eindringen geschützt werden. Indem sie sich auf etablierte Muster verlassen, können Sicherheitssysteme Angriffen vorbeugen und Gegenmaßnahmen entwickeln. 

Transport

Ein effizientes Transportsystem ist wichtig für den Erfolg im Militär Munition, Lebensmittel, Waffen, Truppen und andere Güter müssen pünktlich und in gutem Zustand an ihr Ziel gelangen Durch die Integration von maschinellem Lernen in den logistischen Prozess des Militärs werden der menschliche Aufwand reduziert, Fehler und Ausnahmen minimiert, was zu kürzeren Vorlaufzeiten führt und Anomalien schneller erkennt. 

Zielerkennung

Kampfumgebungen sind komplex Terrains, Wetterbedingungen und Feindverhalten können die Zielerkennung erschweren Techniken des maschinellen Lernens können in solchen Situationen helfen, indem sie geografische Daten, Newsfeeds und Geheimdienstdaten analysieren, um ein besseres Verständnis des Ziels zu ermöglichen Zum Beispiel TRACE-Programm DER DARPA Setzt auf maschinelles Lernen, um Ziele mithilfe von Radar zu identifizieren. 

Battlefield Healthcare

Im Jahr 2018 wurde die University of North Carolina erhielt einen Zuschuss von $1,6 Millionen vom US-Verteidigungsministerium, die Wie die Finanzierung eines Projekts, das maschinelles Lernen und KI-Lösungen für den Umgang mit Verletzungen in Kampfsituationen entwickeln soll Das System wird Daten analysieren und die Fähigkeiten und Patientenversorgungstechniken vorhersagen, die in einem bestimmten Szenario gelten Ein solches Tool zur Steuerung der Entscheidungsfindung stellt sicher, dass jedes Ergebnis das bestmögliche ist. 

Kampftraining

Das Militär nutzt computergenerierte Umgebungen, um sein Personal zu schulen, damit diese Simulatoren effektiv sind, müssen sie realistische Bedingungen schaffen und auch adaptiv sein Das bedeutet, dass sie ihr Verhalten anpassen müssen, um den verschiedensten Situationen gerecht zu werden. 

Dies wird durch Verstärkungslernen erreicht, bei dem virtuelle oder menschliche Agenten lernen, indem sie nach der Durchführung bestimmter Aktionen Belohnungs- oder Bestrafungssignale erhalten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Kampfausbildung für virtuelle Agenten und menschliche Soldaten zu verbessern. 

Bedrohungsüberwachung 

Nachrichten – und Aufklärungsmissionen sind wichtig für das Bedrohungsbewusstsein, zu Tarnkappenzwecken haben Verteidigungsorgane dazu übergegangen, unbemannte Systeme wie Drohnen einzusetzen, diese sind mit einer Software ausgestattet, die es ihnen ermöglicht, Grenzen zu erkennen, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und einen Angriff zu melden oder zu starten Drohnen sind vor allem in abgelegenen Gebieten nützlich.

Schlussfolgerung 

Da Industrien und Regierungen weiterhin in Geld investieren Zertifizierung in maschinellen Lernkursen„Es wird viel mehr maschinelle Beteiligung an Aufgaben geben, die sich wiederholen, mühsam sind oder Menschenleben bedrohen. Für den Verteidigungssektor bedeutet dies eine höhere Sicherheit innerhalb und außerhalb der Grenzen, eine hohe Verurteilungsrate wegen Kriminalität, und für das Militär müssen Soldaten ihr Leben nicht mehr unnötig gefährden.