20 16 년 구글이 내놓은 알파고 (Google) 이 최고 바둑 선수를 물리치면서 인공지능이 점차 가장 인기 있는 기술 분야가 되고 있다. 그렇다면 인공지능이란 무엇일까요? 간단히 말해서 인공지능은 기계나 컴퓨터에 인간의 지능 행동을 시뮬레이션할 수 있는 능력을 부여하는 것을 말한다.

인공지능은 1950 년대에 시작되어 두 번의 클라이맥스를 겪었고, 결국 기술적인 이유로 슬럼프에 빠졌다. GPU 와 클라우드 컴퓨팅 기술이 발달하면서 심도 있는 학습 기술로 대표되는 인공지능의 세 번째 고조가 다시 터졌다.

인공지능은 군사 발전에 어떤 영향을 미칩니까? 군사 분야에서 인공지능의 응용가치는 다음과 같은 방면에서 설명할 수 있다.

작전 데이터의 분류와 예측은 종종 작전 활동에서 적의 작전 단위의 궤적, 무기의 피해 범위, 통신 시스템의 적용 범위 등과 같은 대량의 데이터를 발생시킨다.

자연 환경의 영향을 받아, 이러한 데이터는 종종 이론 계산 데이터와 큰 차이가 있어 작업을 지도하는 데 불리하다. 인공지능 시스템이 분류 및 예측 기능을 통해 얻은 데이터는 실제 값에 매우 가깝습니다. 정확한 데이터는 전투력을 양산시키고 무기의 명중 확률을 크게 높이며 부대와 무기의 전투력도 함께 높아질 수 있다.

정보기술이 발달하면서 작전 활동에서' 관찰-판단-결정-공격' 의 속도가 점점 빨라지고 있다. 하지만 정보시스템 자체가 지능이 부족해 목표식별의 효율성이 그리 높지 않다.

걸프전 기간 미군의 오상으로 인한 지상부대 피해가 컸다. 심도 있는 학습에 기반한 이미지 인식으로 대표되는 적의 표적 인식 기술은 이 문제에 대한 해결책을 제공할 수 있다.

예를 들어 테러와의 전쟁에서 우리는 도시 곳곳에 설치된 카메라를 이용하여 얼굴 특징과 신체 특징에 따라 테러리스트를 식별할 수 있다.

지상 및 공중 무기 플랫폼에서는 레이더, 카메라 등의 센서가 이 알고리즘을 사용하면 항공기, 선박, 탱크 등 적의 작전 단위 유형, 특히 위장 능력이 있는 적의 작전 단위를 빠르게 식별할 수 있습니다.

전투 데이터 생성 시뮬레이션 데이터 생성 시뮬레이션은 인공 지능 시스템이 과거 데이터와 확립 된 규칙을 사용하여 실제 데이터와 일치하는 대량의 시뮬레이션 데이터를 생성하는 기술로, 이 시뮬레이션 데이터의 신뢰성은 인공 지능 시스템 자체로도 구분할 수 없을 정도로 높습니다.