Vantaggi AI e machine learning nel settore della difesa

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Cos’è il Machine Learning 

L’apprendimento automatico, come suggerisce il nome, si riferisce alle macchine didattiche per “think” e migliorare Ciò si ottiene attraverso un software che consente alle macchine di apprendere esponendole a nuovi dati Queste macchine svolgono compiti, non essendo programmate, ma come risultato degli schemi che imparano a discernere dai dati esistenti L’apprendimento automatico rientra nell’ombrello dell’intelligenza artificiale.

Il Machine Learning è ora ampiamente utilizzato nel settore IT al servizio di varie applicazioni del mondo reale Gli studenti neo-età desiderano apprendere la tecnologia iscrivendosi a corso di apprendimento automatico.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale

Guarda il video per capire l’Intelligenza Artificiale.

Settori in cui ML ha creato un impatto e perché le aziende lo stanno adottando

L’apprendimento automatico è stato adottato in molti settori industriali, con un impatto drastico Questo articolo riguarda l’applicazione dell’apprendimento automatico nel settore difesaTuttavia, prima di passare a questo, di seguito vengono menzionati altri settori che hanno beneficiato dell’apprendimento automatico: 

Istruzione 

Mentre gli insegnanti umani hanno ancora un posto in classe, l’uso della tecnologia per migliorare l’esperienza di apprendimento è una realtà per gli studenti di oggi Tuttavia, anche l’insegnante più dedicato non può dare un’attenzione indivisa a tutti i suoi studenti Finché una scuola ha accesso a computer, tablet e internet, possono utilizzare l’apprendimento automatico per integrare il lavoro dei loro insegnanti nei seguenti modi: 

• I piani di apprendimento possono essere personalizzati in base alle esigenze e allo stile di apprendimento di ogni studente.  
• Raccogliendo e analizzando il lavoro di uno studente, gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare le difficoltà di apprendimento
• Generare incarichi e test rilevanti vagliando l’innumerevole materiale di studio. 
• Guidare gli studenti attraverso il processo di apprendimento e dare feedback. 

Con l’apprendimento automatico, il rapporto studenti/insegnanti cesserà di essere una preoccupazione poiché ogni studente riceverà un’istruzione di qualità e un’attenzione indivisa. 

Sanità

Alcune applicazioni del machine learning in ambito sanitario includono

• Utilizzo di computer per confrontare i sintomi con un vasto database di possibili diagnosi, portando a diagnosi più rapide e all’accuratezza del trattamento. 
• Utilizzo di robo-medici, come il Da Vinci, per assistere nelle procedure chirurgiche, riducendo notevolmente il margine di errore. 
• Uso dell’analisi predittiva e cognitiva per identificare gli individui a rischio di“” e fornire loro cure preventive prima che sviluppino una malattia come il diabete. 
• Fornire assistenza di follow-up a casa utilizzando gadget indossabili. 

Servizi finanziari

Il settore finanziario ha sperimentato nel corso degli ultimi anni un’ampia adozione del Machine learning e dell’AI Questo perché il settore finanziario è ad alto rischio, si occupa di molti dati e le sue operazioni richiedono accuratezza Gli algoritmi di machine learning affrontano tutti e tre i problemi: le macchine possono ordinare attraverso un ampio insieme di dati più velocemente di un essere umano, sono più accurati e, quindi, minimizzano il rischio. 

Alcuni esempi di utilizzo del machine learning nel settore finanziario includono 

• Verifica dei clienti durante il processo di richiesta del prestito
• Utilizzando i consulenti Robo, ad esempio, Wealth front o Best Robo Advisors, per gestire i portafogli di investimento e raccomandare ai clienti opportunità di investimento “hot”. 
• Servizio clienti e gestione delle query. 
• Rilevamento delle frodi monitorando e rilevando transazioni insolite.

Trasporto

L’auto a guida autonoma è l’uso più ampiamente riconosciuto dell’apprendimento automatico nei trasporti Waymo, nata come auto a guida autonoma di Google, è dotata di software e hardware progettati per apprendere l’ambiente e il comportamento del conducente. 

Uber è anche in procinto di sviluppare veicoli a guida autonoma, mentre Tesla già adatta i suoi veicoli con un pilota automatico che consente all’auto di guidare autonomamente La funzione del pilota automatico è particolarmente utile per navigare in condizioni meteorologiche difficili. 

L’impatto del Machine Learning nel settore della difesa 

L’apprendimento automatico ha creato un discreto impatto nel settore della difesa, in particolare in ambito militare Questo è in aree come

Intelligence militare

La guerra moderna sta diventando fortemente dipendente dall’IA e dall’apprendimento automatico, a differenza dei sistemi convenzionali, il software di apprendimento automatico può elaborare molti dati, questo migliora il processo decisionale e l’accuratezza dei sistemi di combattimento.  

I governi che adottano il machine learning nei loro settori militari avranno un vantaggio negli scenari di guerra La Cina e gli Stati Uniti sono i più importanti tra AI e machine learning per uso militare Nel 2017, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha speso 7,4 miliardi di dollari in AI e Big data Anche la Cina ha fatto enormi investimenti e si prevede che sarà la nazione leader nel settore dell’IA entro il 2030. 

Armi

Nuovi sistemi di guerra e armi ora vengono incorporati con l’IA, rendendoli più efficienti e meno dipendenti dal funzionamento umano Ciò ha anche comportato una maggiore sinergia di operazioni e sistemi oltre a ridurre la manutenzione necessaria per attrezzature e armi. 

Cybersicurezza

Un cyber-attacco alle strutture militari può comportare la perdita di dati altamente sensibili e causare danni ai corpi militari L’uso del machine learning nelle strutture militari aiuta a prevenire questo tipo di attacchi, proteggendo le reti da intrusioni non autorizzate, basandosi su schemi stabiliti, i sistemi di sicurezza possono prevenire gli attacchi e sviluppare contromisure. 

Trasporto

Un sistema di trasporto efficiente è importante per il successo nell’esercito Munizioni, cibo, armi, truppe e altri beni devono arrivare a destinazione in tempo e in buone condizioni L’integrazione dell’apprendimento automatico nel processo logistico dell’esercito ridurrà lo sforzo umano, minimizzerà errori ed esenzioni, portando a tempi di consegna più brevi e rileverà le anomalie più velocemente. 

Riconoscimento del Target

Gli ambienti di combattimento sono complessi I terreni, le condizioni meteorologiche e il comportamento dei nemici possono rendere difficile il riconoscimento del bersaglio Le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare in tali situazioni analizzando dati geografici, feed di notizie e dati di intelligence, per fornire una migliore comprensione del bersaglio Ad esempio Il programma TRACE della DARPA si basa sull’apprendimento automatico per identificare i bersagli utilizzando il radar. 

Battlefield Sanità

Nel 2018, il L’Università della Carolina del Nord ha ricevuto una sovvenzione di 1,6 milioni di dollari dal Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti come il finanziamento per un progetto inteso a sviluppare soluzioni di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per la gestione delle lesioni in situazioni di combattimento. Il sistema analizzerà i dati e prevederà le competenze e le tecniche di cura del paziente che si applicano in uno scenario particolare. Avere uno strumento del genere per guidare il processo decisionale garantirà che ogni risultato sia il migliore possibile. 

Addestramento al combattimento

I militari utilizzano ambienti generati dal computer per addestrare il proprio personale Affinché questi simulatori siano efficaci, devono creare condizioni realistiche ed essere anche adattivi Ciò significa che devono adattare il loro comportamento per adattarsi a una varietà di situazioni. 

Ciò si ottiene attraverso l’apprendimento per rinforzo, in cui agenti virtuali o umani imparano ricevendo segnali di ricompensa o punizione dopo aver eseguito determinate azioni Questo approccio aiuta a migliorare l’addestramento al combattimento per agenti virtuali e soldati umani. 

Monitoraggio Minacce 

Le missioni di intelligence e ricognizione sono importanti per la consapevolezza delle minacce, per scopi stealth, gli organi di difesa hanno iniziato a utilizzare sistemi senza pilota come i droni Questi sono dotati di software che consente loro di identificare i confini, riconoscere potenziali minacce e segnalare o organizzare un attacco I droni sono particolarmente utili in aree remote.

Conclusione 

Mentre le industrie e i governi continuano a investire nell’ottenimento certificazione nei corsi di machine learning, ci sarà molto più coinvolgimento della macchina in compiti che sono ripetitivi, noiosi o minacciano vite umane Per il settore della difesa, questo significherà una maggiore sicurezza all’interno, e fuori dai confini, un alto tasso di condanne per crimine, e, per i militari, i soldati non avranno più bisogno di mettere in pericolo la loro vita inutilmente.