机器学习在国防/军事领域的应用

机器学习是当今最热门的技术之一。它被广泛应用于各个行业，如医疗保健、制造业、自动化、基础设施、银行、金融、交通、产品推荐、社交媒体、新闻、国防、营销等等。在所有这些行业中，国防是任何国家发展中最重要的组成部分之一，机器学习在现代战争系统中也发挥着重要作用，例如开发自主武器。尽管自主武器已经存在了一个多世纪，但通过将它们与机器学习相结合，它们现在拥有了更多的功能。

机器学习技术有多种用途，例如图像识别，它可以帮助使用各种传感器识别、检测、跟踪和分类目标或物体。因此，机器学习应用对国防部门非常有帮助。本文将讨论各种 ML 应用及其在军事系统中的用例。那么，让我们先快速介绍一下机器学习和 ML 中使用的技术。

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个分支，也是人工智能的一个子分支。“机器学习被定义为对允许系统自动学习和从过去经验中改进的各种技术或算法的研究。”

机器学习类型

机器学习主要可以分为以下三种类型：

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

机器学习的应用

机器学习是一个广泛的术语，可以应用于许多行业。以下是一些流行的机器学习应用：

1. 使用自然语言处理 (NLP) 的语音识别
2. 文本识别
3. 图像识别
4. 大数据和商业智能分析
5. 机器人和自动化
6. 交通预测
7. 产品推荐
8. 自动驾驶汽车
9. 电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤
10. 虚拟个人助理
11. 欺诈检测
12. 股市和交易
13. 医疗保健和医学
14. 自动语言翻译
15. 制造业等。

机器学习在国防领域的应用

机器学习和人工智能目前正被用于各种军事应用。此外，大多数国家花费巨额资金研究和开发军事应用。在机器学习正在得到应用并将证明其重要性的几个主要军事应用中。

1. 战争平台中的 ML
2. ML 在网络安全领域
3. ML 在后勤和运输领域
4. ML 在目标识别和跟踪领域
5. ML 在战场医疗保健领域
6. ML 在国防作战训练领域
7. ML 在威胁监控领域
8. ML 在海上态势感知领域
9. ML 在无人传感器系统：UAV、UGV、UUV 中
10. ML 在无人值守传感器和系统中
11. ML 在综合安全和部队保护领域
12. 边境保护
13. 路线规划清除
14. 侦察和监视
15. 车辆态势感知
16. 增强可视化

让我们来讨论一些重要的 ML 在国防系统中的应用。

• 战争平台
  机器学习和人工智能正在被嵌入世界各国陆地、海军、航空和太空平台使用的武器和其他军事系统中。
  在这些平台上应用 AI 赋能的系统有助于开发高效的战争系统，这些系统需要较少的人工干预。它还有助于增加协同作用并增强战争系统的性能，同时需要更少的维护。预计 AI 和 ML 将赋能自主和高速武器执行协同攻击。
• 国防网络安全
  任何国家的军事系统是维护国家整体安全最重要的组成部分之一。因此，军事/国防系统对网络攻击非常敏感，因为它可能导致军事关键信息的丢失，也可能损坏整个系统。
  然而，AI 和 ML 嵌入式系统可以自动保护网络、计算机程序和数据免受任何未经授权的访问。此外，ML 赋能的 Web 安全系统可以记录网络攻击的模式并开发反击工具来应对它们。
• 后勤与运输
  机器学习在国防后勤和运输系统方面发挥着至关重要的作用。对于每一次成功的军事行动，都需要有效地运输军事的关键组成部分，如物资、武器、弹药等。
  将 AI/ML 嵌入军事运输系统可以降低运输成本和人力操作成本。
  最近，美国陆军与 IBM 合作，利用其 Watson 人工智能平台帮助预先识别斯特赖克战斗车辆的维护问题。
• 目标识别和跟踪
  机器学习和人工智能也涉及提高在复杂作战环境中目标识别的准确性。这些技术使国防力量能够通过分析报告、文件、新闻提要和其他形式的非结构化信息来深入了解潜在的作战区域。
• 战场医疗保健
  机器学习和人工智能在战场医疗保健方面提供帮助，例如疏散活动、远程手术系统等。在战争地区，各种配备 ML 技术的机器人手术系统和机器人地面平台有助于进行困难的医疗诊断和处理战斗情况下的伤情。
• 国防作战训练
  机器学习使计算机或机器能够通过在战争地区部署的各种军事行动中的各种作战系统来训练士兵。它提供了模拟和使用各种软件工程技能的培训，这有助于应对困难的局面。美国正在模拟和训练应用方面投入巨资。此外，各国使用这种配备 ML 的作战训练系统来训练他们的士兵，而不是需要更多金钱和时间的经典方法。这些现代方法更有效，也更具适应性。
  强化学习有助于构建一种通过奖励和惩罚作为反馈进行学习的作战训练系统。这种方法在为个人维护增强的培训系统方面变得更加重要。
• 威胁监控
  威胁监控被定义为一种网络监控解决方案/系统，它致力于分析、评估和监控组织的网络的端点，以防止各种安全措施，如网络入侵、勒索软件和其他恶意软件攻击。
  ML 在检测安全威胁中的典型过程如下面的图片所示
  
  机器学习通过配置、建模、指示器和威胁行为等各种检测类别来帮助威胁检测。通过使用复杂的 ML 算法，计算机系统正在被训练来在恶意软件进入系统之前检测恶意软件、运行模式识别并检测恶意软件行为或勒索软件攻击。人工智能在开发用于威胁感知（如无人机）的智能系统方面也发挥着至关重要的作用。这些无人机配备了智能软件和算法，使它们能够检测威胁、分析它们并阻止它们进入系统。美国、俄罗斯、中国、法国、英国、日本、印度等所有大国都在为制造无人机以检测威胁和目标而投入巨资，这在偏远地区尤其有用。
• 异常检测
  异常检测被定义为一种异常过程，用于识别偏离数据集正常行为的可疑事件、项目和观察结果。异常检测对于识别数据中的异常模式并随后区分与正常状态不同的模式（即异常值）也很重要。ML 和 AI 有助于异常检测，在数据系列中查找异常数据。监督机器学习在异常检测的模式识别中起着重要作用。
• 监视应用
  侦察和监视系统已成为任何国家收集和管理海量国防数据的关键部分。这些应用程序使用各种传感器并通过数据网络持续将信息流传输到数据中心。数据科学家分析这些数据并从中提取有用的信息。在整个过程中，机器学习 (ML) 有助于数据分析师自动检测、分析、组织和管理数据。
• 决策支持系统
  决策支持系统在各种行业中都有帮助，应用于医疗、制造、营销、自动驾驶设备（如无人机）等。同样，ML 也有助于为国防部门构建增强的决策支持系统，例如智能无人机、自动巡航导弹、根据可疑物体做出决策的自动武器。ML 通过分析数据来帮助机器做出决策并为其提出最佳行动方案。
• 边境保护
  国防部门的主要目标是通过巡逻该区域来保护国家免受边境袭击。尽管士兵一直驻扎在边境巡逻，但如今，各种智能传感器和智能机器（如无人机）在边境安全系统中发挥着至关重要的作用。这些无人机配备了各种 ML 算法和软件，它们检测、分析并报告任何可疑活动，将信息发送到数据中心。因此，它在人类干预不显著的危险情况下非常有用。

结论

为此，我们可以说，与传统系统相比，机器学习已成为现代国防系统的重要组成部分。机器学习和人工智能使军事系统能够更有效地处理海量数据，并通过增强的计算和决策能力来改进作战系统。AI 和 ML 正在部署到整个国防工业。各国政府和科技行业正持续投入资金和精力，以增加 ML 在国防领域的参与，从而确保国家在国内外得到更好的安全。