নর্থরপ স্পেস ফোর্স মিসাইল পার্সিং করতে সাহায্য করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে

ওয়াশিংটন - নর্থরপ গ্রুমম্যান একটি সফ্টওয়্যার তৈরি করছে যা বলে যে প্যাটার্ন-স্বীকৃতির ক্ষমতার উপর ঝুঁকে পড়ে বিশ্বজুড়ে ক্ষেপণাস্ত্র উৎক্ষেপণ আবিষ্কার, শ্রেণীবিভাগ এবং পর্যবেক্ষণের উচ্চ-স্টেকের প্রক্রিয়া সহজ করতে পারে।

প্রতিরক্ষা সংস্থাটি 2025 সালের প্রথম দিকে ডেলিভারির দিকে নজর রেখে ইউএস স্পেস ফোর্সের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ফলস ট্র্যাক রিডাকশন যাকে বলে তা পরিমার্জন করার প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে৷ এটি ব্যবহারের জন্য প্রত্যাশিত৷ স্পেস-ভিত্তিক ইনফ্রারেড সিস্টেম প্রোগ্রাম, বা SBIRS, এবং অন্যান্য ওভারহেড ক্রমাগত ইনফ্রারেড অ্যাসাইনমেন্টে সম্ভাব্য প্রয়োগ রয়েছে।

স্পেস ফোর্সের কর্মীরা প্রতি মাসে হাজার হাজার সম্ভাব্য ক্ষেপণাস্ত্র ঘটনা ট্র্যাক করে এবং মিথ্যা অ্যালার্মের সাথে লড়াই করতে হবে। ক্রমবর্ধমান সূক্ষ্ম গুপ্তচরবৃত্তির প্রযুক্তি, প্রসারিত উপগ্রহ, সদা বিকশিত অস্ত্র এবং বিদেশে সামরিক ফ্ল্যায়ার আপ ইতিমধ্যেই জটিল প্রক্রিয়াটিকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।

Northrop এর অফার সহজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে তথ্য তুষারপাত কোম্পানির মিশন এক্সপ্লয়েটেশন এন্টারপ্রাইজের ডিরেক্টর জন স্টেনজেল ​​এর মতে, বিশ্লেষকরা প্রকৃত উৎক্ষেপণ বা আউটবাউন্ড প্রজেক্টাইল নাও হতে পারে তা বিশ্লেষণ করে মুখোমুখি হন, একই সময়ে, কোন "বাস্তব ঘটনা বা বাস্তব ক্ষেপণাস্ত্র" অনুপযুক্তভাবে সাজানো না হয় তা নিশ্চিত করে।

"সেন্সরগুলি যেমন উন্নত হয় - মহাকাশে সেন্সরগুলি উন্নত হওয়ার সাথে সাথে - তারা আরও সংবেদনশীল হয়৷ সেন্সরগুলি যত বেশি সংবেদনশীল হয়, তত বেশি মিথ্যা ট্র্যাক আমরা পাই,” স্টেনজেল ​​C4ISRNET-এর সাথে একটি সাক্ষাত্কারে বলেছিলেন৷ "মানুষকে লুপের মধ্যে সাহায্য করার জন্য মেশিন লার্নিংকে লিভারেজ করার ক্ষমতা থাকা, তাই বলতে গেলে, তার কাজটি করা একেবারেই সমালোচনামূলক হয়ে ওঠে।"

সম্পর্কিত

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে মিথ্যা ট্র্যাক হ্রাস বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে প্রশিক্ষিত এবং বিদেশী সামরিক বাহিনী হিসাবে সংশোধন করা যেতে পারে তাদের নিজ নিজ অস্ত্রাগার এগিয়ে. সিস্টেমটি ব্যবহারকারীদের দ্বারা আরও পরিদর্শনের জন্য বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং চিহ্নিত করার জন্য স্টেনজেল ​​যাকে প্রোফাইল বলে বা প্রমাণিত বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন গতি, আকৃতি এবং উচ্চতা ব্যবহার করে।

"সিস্টেমটি যা করতে যাচ্ছে তা হল: 'আরে, এটি একটি বাস্তব ক্ষেপণাস্ত্রের মতো মনে হচ্ছে না, তবে আমি এটিকে অপারেটরের কাছে উপস্থাপন করতে যাচ্ছি, লুপের মধ্যে থাকা মানুষ, নিশ্চিত করতে এবং সেই সিদ্ধান্ত নিতে, '" স্টেনজেল ​​বলল।

"বিশ্বের বিভিন্ন দেশ যেহেতু নতুন অস্ত্র ব্যবস্থা পরিবর্তন বা সামঞ্জস্য করে বা নিয়ে আসে, তখন আমাদের সেগুলিকে নিতে হবে এবং প্রশিক্ষণের পরিস্থিতিতে যুক্ত করতে হবে, যাতে সিস্টেমটি এটি সম্পর্কে জানে, সর্বশেষ এবং সর্বশ্রেষ্ঠ আছে," তিনি যোগ করেছেন। “আমি এই পরিস্থিতিতে মানুষের প্রতিস্থাপনের কথা শুনিনি। এই সব সাহায্য সম্পর্কে. "

প্রতিরক্ষা বিভাগ বছরের পর বছর ধরে যুদ্ধক্ষেত্রের তথ্য দ্রুত বাছাই করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংকে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করে। এর বাস্তবায়ন গতি এবং বিস্তার লাভ করছে; সরকারী জবাবদিহি অফিসের মতে, বিভাগটি 685টিরও বেশি এআই-সম্পর্কিত প্রকল্পে কাজ করছে, যার মধ্যে বেশ কয়েকটি বড় অস্ত্র সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত রয়েছে।

C4ISRNET রিপোর্টার কোর্টনি অ্যালবন এই নিবন্ধটিতে অবদান রেখেছেন।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.defensenews.com/artificial-intelligence/2024/01/25/northrop-harnesses-machine-learning-to-aid-space-force-missile-parsing/