Legerleiders zeggen dat het moderne slagveld zo verzadigd is met sensoren en wapennetwerken dat het meer gegevens genereert dan soldaten realistisch gezien op eigen kracht kunnen verwerken. kunstmatige intelligentie nodig om alles betekenisvol te sorteren.
Jarenlang lag de focus van het leger op het inzetten van meer sensoren voor informatie en bewustwording op het slagveld, maar nu moet het leger ook nadenken over de informatie-overload en het beheren van grote hoeveelheden binnenkomende gegevens.
Tijdens recente Amerikaanse leger- en NAVO-oefeningen in Europa gebruikten troepen inheemse AI-systemen om gegevens te consumeren en te sorteren. De waarde niet strak dat AI het sneller kan, maar context en patronen kan onthouden die mensen niet kunnen.
Het geval van de Dynamic Front-oefening is een ander voorbeeld van hoe het Amerikaanse leger steeds meer AI en automatisering toepast in alles, van vijandelijke aanvalssimulaties tot papierwerk.
“Het moderne slagveld, dat we over de hele wereld hebben gezien, is gevuld met sensoren en we verdrinken in data”, zei kolonel Jeff Pickler, commandant van de 2e Multi-Domain Task Force van het leger, tijdens een mediabriefing bij Dynamic Front.
Er zijn niet genoeg mensen om alle beschikbare informatie te ontcijferen, zei hij. “Ze zullen het nooit volledig kunnen verwerken.”
Het Dynamic Front bestaat dit jaar uit bijna 2.000 Amerikaanse personeelsleden en bijna 4.000 personeelsleden van bondgenoten en partners. Foto van het Amerikaanse leger door Kevin Sterling Payne
Software gericht op het aanpakken van het probleem bevindt zich nog in de bètatestfase. In de volgende versie van Dynamic Front – die zal worden gecombineerd met een andere oefening, Arcane Front, om technologie-experimenten te combineren met gevechtsoefeningen op theaterniveau – zeggen legerleiders dat ze van plan zijn AI op grotere schaal te testen.
“Als we kijken naar de doelen die zijn gesteld in de Europese regio, waar we denken dat we meer dan 1.500 doelen per dag moeten verwerken, dan ligt dat buiten het menselijk bereik”, aldus Pickler. “Het antwoord op die vergelijking ligt in AI en automatisering.”
Bij een potentieel grootschalig conflict in Europa zou AI kunnen helpen deze doelen te vinden en te beoordelen.
Het systeem kan dit snel doen, maar snelheid is niet het grootste voordeel. AI kan patronen onthouden die mensen misschien vergeten of niet eens opmerken. Pickler noemde het voorbeeld van AI die zich realiseerde dat rapporten over niet-gerelateerde leveringen, lokale stroomstoringen en gelijktijdige leveringen van kunstmest zouden kunnen wijzen op het bijtanken van raketten.
“Het verschil is dus niet seconden versus minuten, maar minuten, geen maanden. Niet omdat machines snel scannen, maar omdat machines context behouden tussen bronnen die mensen zich niet kunnen herinneren”, zei Pickler na het rondetafelgesprek.
“Dit vervangt niet dat analisten sneller lezen,” zei hij, “het vervangt de weken die analisten besteden aan het opnieuw verbinden van informatie verspreid over duizenden rapporten.”
AI, autonomie en machine learning vormen de voorhoede van de moderniseringsinspanningen van het leger. Foto van het Amerikaanse leger door kapitein Regina Koesters
In conflictscenario’s betekent dit dat analisten sneller een duidelijker beeld van het slagveld kunnen krijgen. Correlaties tussen gegevens verzameld door verschillende sensoren kunnen sneller ontstaan. Als de vijand wapens bijtankt, bewapent of verplaatst op een manier die niet voor de hand ligt, AI kan helpen Maak een bladwijzer van de link.
Mensen beslissen echter nog steeds hoe ze moeten reageren.
Het leger heeft succes gezien met herhaalde stromen Je hebt een modelzei het leger. Tijdens het testen werd het opnieuw ontworpen en mensen bleven op de hoogte en beoordeelden de resultaten in verschillende fasen.
Het doel is om de overlap van het model met door mensen gegenereerde informatie voortdurend te vergroten. In het targetingvoorbeeld zou de mijlpaal zijn als de AI 90 tot 95% overeenstemming met mensen bereikt over 100 doelensets.
De drang van het leger naar AI en automatisering stimuleert ook de ontwikkeling ervan Commando en controle van de volgende generatie software, een prioritair initiatief.
De technologie die is ontwikkeld door een team van leveranciers, waaronder Anduril, Palantir en Lockheed Martin, maakt gebruik van AI en machinaal leren om commandanten en oorlogsstrijders te voorzien van realtime gegevens over munitieniveaus, onderhoudsvereisten, inlichtingenfeeds, doelgerichtheid en simulaties van vijandelijke aanvallen.
Maar AI verandert ook andere aspecten van de manier waarop het leger opereert. Autonome functies op drones, wapens en targeting staan misschien op de voorgrond, maar achter de schermen gebruikt het personeel nieuwe tools, opnieuw ontworpen workflows en data-integratie voor rekrutering, ondersteuning en ontdekking. Dit is een handmatige taak waarvan wordt aangenomen dat de service deze kan uitvoeren uitgebreid met AI.
