अमेरिकी वायु सेना गुप्त रूप से अपने एआई-ड्रोन को वास्तविक समय में युद्ध के मैदान में अनुकूलन करने का तरीका सिखाने के लिए एमएल टूल पर शोध कर रही है

इस शोध में मौजूदा जनरेटिव एआई मॉडल से परे MAD.AI जैसी प्रणालियों को विकसित करना शामिल है, जो गतिशील वातावरण में अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने के लिए आंतरिक एआई प्रणालियों की क्षमताओं को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करता है।
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अमेरिकी वायु सेना सक्रिय रूप से एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण पर शोध कर रही है, जिसे ड्रोन और मानव रहित हवाई वाहनों (यूएवी) जैसी स्वायत्त प्रणालियों की अनुकूलन क्षमता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

404 मीडिया द्वारा प्राप्त आंतरिक दस्तावेजों के अनुसार, यह उपकरण इन एआई-संचालित उपकरणों को वास्तविक समय में लगातार सुधार करने और बदलते परिवेश के अनुकूल होने में सक्षम बनाएगा।

यह परियोजना, जिसका शीर्षक है “प्रतियोगी वातावरण में स्वायत्त प्रणालियों के नेटवर्क के लिए मिशन अनुकूली एआई (MAD.AI) के लिए एक मंच,” उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों को शामिल करने के लिए अमेरिकी सेना की व्यापक रणनीति का हिस्सा है। इस शोध में मौजूदा जनरेटिव एआई मॉडल से परे सिस्टम विकसित करना शामिल है, जो गतिशील वातावरण में अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने के लिए आंतरिक एआई सिस्टम की क्षमताओं को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करता है।

खरीद रिकॉर्ड के अनुसार, अमेरिकी वायु सेना ने इस परियोजना के लिए $1.2 मिलियन के अनुबंध के साथ क्यूलर इंटेलिजेंट सिस्टम के साथ साझेदारी की है। कंपनी का “सोशल नेटवर्क ऑफ़ इंटेलिजेंट मशीन्स” (SNIM AI) प्लेटफ़ॉर्म इस शोध का केंद्र है। SNIM AI को निरंतर मशीन लर्निंग और अनुकूलन की सुविधा देकर AI सिस्टम की चल रही सटीकता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह तकनीक एआई सिस्टम को नए परिदृश्यों का सामना करने के साथ-साथ विकसित होने की अनुमति देगी, जिससे समय के साथ निर्णय लेने की सटीकता बढ़ेगी। क्यूलर इसे एक ऐसे उपकरण के रूप में वर्णित करता है जो सीखने की प्रक्रिया को गति देने के लिए मौजूदा एआई फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत होता है, जिससे मशीनें पर्यावरण परिवर्तनों के लिए अधिक तेज़ी से अनुकूल हो जाती हैं।

ऐसे उपकरण की आवश्यकता उन परिदृश्यों से स्पष्ट होती है जहाँ AI अपरिचित परिस्थितियों से जूझ सकता है, जैसे कि जब ऑब्जेक्ट रिकग्निशन सिस्टम बर्फ जैसे नए चरों के संपर्क में आते हैं, जो दृश्य इनपुट को काफी हद तक बदल सकते हैं। SNIM AI टूल सभी कनेक्टेड मशीनों से डेटा एकत्र करेगा और AI मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करेगा, जिससे विभिन्न परिस्थितियों में अधिक सटीक प्रदर्शन की अनुमति मिलेगी।

अमेरिकी वायुसेना का लक्ष्य इस प्लेटफ़ॉर्म को संशोधित और विस्तारित करना है, विशेष रूप से संचालन के दौरान उत्पन्न संचार डेटा की विशाल मात्रा को संभालने के लिए अपनी डेटा क्षमता को बढ़ाकर। विभिन्न वातावरणों में शामिल रेडियो आवृत्ति डेटा के जटिल क्रमपरिवर्तन को प्रबंधित करने के लिए यह विस्तार आवश्यक है।

हालांकि अमेरिकी वायुसेना ने अभी तक इस प्रणाली को युद्ध में तैनात करने के बारे में कोई निर्णय नहीं लिया है, लेकिन दस्तावेजों से संकेत मिलता है कि यह तकनीक प्रतिकूल उपयोग के लिए नहीं है। इस उपकरण का विकास अमेरिकी वायुसेना की अपने संचालन में उन्नत एआई प्रणालियों को एकीकृत करने की प्रतिबद्धता को उजागर करता है, जिससे अप्रत्याशित और विवादित वातावरण में स्वायत्त उपकरणों की क्षमताओं में वृद्धि होती है।

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