AI-संचालित संज्ञानात्मक प्रणालियाँ रडार और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध को कैसे पुनर्परिभाषित कर रही हैं
IEEE Spectrum और Wiley की यह श्वेत पत्रिका बताती है कि कैसे पारंपरिक रडार और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध प्रणालियाँ मोड-एजाइल खतरों के प्रति संवेदनशील हैं, और कैसे संज्ञानात्मक AI/ML आर्किटेक्चर अनुकूली प्रतिउपायों को सक्षम बनाते हैं। इसमें संज्ञानात्मक RF प्रणालियों के प्रमुख घटकों, प्रशिक्षण चुनौतियों और एल्गोरिदम विकास के लिए बंद-लूप परीक्षण बेड को शामिल किया गया है।
पारंपरिक रडार और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध प्रणालियाँ स्थिर खतरा लाइब्रेरी पर निर्भर करती हैं, लेकिन मोड-एजाइल उत्सर्जक गैर-पारंपरिक मोड में काम कर सकते हैं जो पूर्वनिर्धारित डेटाबेस को चकमा देते हैं। एक संज्ञानात्मक आरएफ प्रणाली रेडियो फ्रीक्वेंसी (आरएफ) स्पेक्ट्रम में अज्ञात खतरों के लिए स्वायत्त धारणा, तर्क और प्रतिक्रिया के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करती है। श्वेत पत्र ऐसी प्रणालियों की वास्तुकला की समीक्षा करता है, जिसमें आरएफ अधिग्रहण, एआई-संचालित विश्लेषण और अनुमान, तरंगरूप संश्लेषण, और आरएफ जनरेशन शामिल हैं। यह वास्तविक दुनिया और सिम्युलेटेड सिग्नल डेटासेट प्राप्त करने, हार्डवेयर-इन-द-लूप (एचआईएल) और सिस्टम-इन-द-लूप (एसआईएल) परीक्षण जैसे प्रशिक्षण चुनौतियों पर भी चर्चा करता है, और बताता है कि कैसे क्लोज्ड-लूप टेस्टबेड अज्ञात खतरों का मुकाबला करने के लिए एआई/एमएल एल्गोरिदम को पुनरावृत्त रूप से विकसित, मान्य और बेहतर बनाते हैं।
स्रोत: IEEE Spectrum AI —
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