U.S. TRANSCOM внедряет рандомизированный ИИ для защиты военной логистики

Развёртывание рандомизированной логистики на основе ИИ предоставляет военным планировщикам эффективную защиту от отслеживания противником, позволяя Транспортному командованию США (TRANSCOM) изолировать глобальные распределительные сети от сбоев в условиях противодействия. 

Коммерческое программное обеспечение для грузоперевозок традиционно отдаёт приоритет статическому планированию, стабильным временным интервалам доставки и маршрутизации точно в срок, чтобы устранить потери при транспортировке. Однако на театре военных действий такие фиксированные ритмы делают военные перевозки уязвимыми для прогностических моделей противника.

Выступая во вторник на конференции DefenseTalks, организованной DefenseScoop, глава TRANSCOM генерал Рэндалл Рид объяснил, что внедрение адаптивных алгоритмов позволяет логистическим подразделениям переигрывать вражеские системы машинного обучения. Внося контролируемую непредсказуемость в транспортные маршруты, TRANSCOM может обеспечивать движение критически важных грузов по гражданским, государственным и оборонным сетям.

«Противник может и будет нарушать нашу логистику в любой точке цепочки — как внутри вооружённых сил и правительства, так и за их пределами. И именно здесь искусственный интеллект наших противников может стать препятствием. Он многократно усиливает сбои», — сказал Рид.

Противники стремятся использовать предсказуемые схемы доставки посредством обманного алгоритмического вмешательства, пытаясь склонить логистов к тому, что Рид назвал «катастрофическими решениями, основанными на вымышленной разведывательной информации». TRANSCOM противодействует этой цифровой угрозе, переобучая военнослужащих и внедряя системы, способные осуществлять «устойчивую рандомизированную логистику поставок».

Автономное восстановление сетей обеспечивает безопасность маршрутов перевозок в условиях противодействия

Алгоритмы рандомизированной логистики динамически корректируют маршруты доставки для защиты перевозок на передовой. Вместо опоры на жёсткие графики поставок, которые вражеская разведка может картографировать, автоматизированные системы балансируют частоту перевозок и узлы назначения. Автономность также снижает когнитивную нагрузку на диспетчеров, работающих в условиях деградации сетей.

«В условиях постоянных засад и деградации связи ИИ позволяет нам рандомизировать маршруты, использовать автономность для снижения когнитивной нагрузки и прогнозировать операционные сложности до их возникновения, — объяснил Рид. — ИИ может обеспечивать прогнозное планирование спроса и восстановление сетей, а датчики Интернета вещей отслеживают грузы, цифровые двойники создают виртуальные копии, а блокчейн защищает данные».

Алгоритмическое восстановление сетей непрерывно пересчитывает маршруты доставки при возникновении физических сбоев или перебоев связи. Эта адаптивная возможность интегрируется с механизмами прогнозирования спроса, которые предугадывают дефицит снабжения до того, как полевые подразделения подадут официальные заявки.

Подключённые датчики Интернета вещей отслеживают условия перевозки физических грузов, цифровые двойники моделируют коридоры распределения в программном обеспечении, а криптографические распределённые реестры защищают данные о грузах от несанкционированного изменения.

Авторитетные уровни данных ускоряют доставку вычислительных ресурсов на передовую

TRANSCOM решает несколько технических задач, чтобы масштабировать эти автономные инструменты распределения в производственных средах. Для развёртывания в полевых условиях требуются значительные вычислительные мощности, распределённые от внутренних производственных центров до удалённых подразделений. Техническим командам также необходимо преодолеть ограничения обучения, вызванные нехваткой исходных данных и несовершенными наборами синтетических данных.

«Однако мы по-прежнему сталкиваемся с проблемами: нехваткой данных, несовершенными синтетическими данными и потребностью в огромных вычислительных мощностях, простирающихся от завода до окопа, — сказал Рид. — В настоящее время мы создаём защищённый авторитетный уровень данных, чтобы в условиях огня именно мы могли превзойти противника в доставке боеприпасов, батарей, медицинских средств и даже Cheetos».

Инженеры создают эту проверенную архитектуру данных для передачи чистых и подтверждённых входных данных непосредственно в прогнозные модели. Отфильтровывая повреждённые записи и защищая автоматизированные конвейеры принятия решений от манипуляций, авторитетный уровень данных обеспечивает надёжную автономную работу во время боевых действий.

Создание этой надёжной технической основы гарантирует, что распределительные сети будут поддерживать стабильные поставки боеприпасов, накопителей энергии, полевых медицинских комплектов и сухих пайков в условиях противодействия противника.

См. также: AutoScheduler запускает конструктор складских приложений для логистических команд

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдёт в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями, включая IoT Tech Expo и Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

AI News работает при поддержке TechForge Media. Ознакомьтесь с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами в сфере корпоративных технологий здесь.