Sun'iy intellektning mudofaadagi o'rni

2. Kiberxavfsizlik

Harbiy tizimlar ko'pincha kiberhujumlarga nisbatan zaif bo'lib, bu maxfiy harbiy ma'lumotlarning yo'qolishiga va harbiy tizimlarning shikastlanishiga olib kelishi mumkin. Biroq, sun'iy intellekt bilan jihozlangan tizimlar avtonom tarzda tarmoqlarni, kompyuterlarni, dasturlarni va ma'lumotlarni har qanday ruxsatsiz kirishdan himoya qilishi mumkin.
Bundan tashqari, sun'iy intellektni qo'llab-quvvatlaydigan veb-xavfsizlik tizimlari kiberhujumlar naqshini yozib olishi va ularga qarshi kurashish uchun qarshi hujum vositalarini ishlab chiqishi mumkin.

3. Logistika va transport

AI harbiy logistika va transportda hal qiluvchi rol o'ynashi kutilmoqda. Yuklarni, o'q-dorilarni, qurol-yarog'larni va qo'shinlarni samarali tashish muvaffaqiyatli harbiy operatsiyalarning muhim tarkibiy qismidir.
AIni harbiy transport bilan integratsiya qilish transport xarajatlarini kamaytirishi va insonning operatsion harakatlarini kamaytirishi mumkin. Shuningdek, u harbiy flotlarga anomaliyalarni osongina aniqlash va komponentlarning nosozliklarini tezda bashorat qilish imkonini beradi. Yaqinda AQSh armiyasi Stryker jangovar transport vositalaridagi texnik muammolarni oldindan aniqlashda yordam berish uchun Watson sun'iy intellekt platformasidan foydalanish uchun IBM bilan hamkorlik qildi.

4. Maqsadni aniqlash

Murakkab jangovar sharoitlarda nishonni aniqlashning aniqligini oshirish uchun AI texnikasi ishlab chiqilmoqda. Ushbu usullar mudofaa kuchlariga hisobotlar, hujjatlar, yangiliklar tasmalari va boshqa tuzilmagan ma'lumotlar shakllarini tahlil qilish orqali potentsial operatsiya hududlarini chuqur tushunishga imkon beradi. Bundan tashqari, maqsadni aniqlash tizimlarida sun'iy intellekt ushbu tizimlarning o'z maqsadlari o'rnini aniqlash qobiliyatini yaxshilaydi.
Sun'iy intellektga asoslangan maqsadni aniqlash tizimlarining imkoniyatlariga dushman xatti-harakatlarining ehtimoliy prognozlari, ob-havo va atrof-muhit sharoitlarini yig'ish, ta'minot liniyasidagi potentsial to'siqlar yoki zaifliklarni kutish va belgilash, missiya yondashuvlarini baholash va tavsiya etilgan yumshatish strategiyalari kiradi. Mashinani o'rganish, shuningdek, olingan ma'lumotlardan maqsadlarni o'rganish, kuzatish va kashf qilish uchun ishlatiladi. 
Masalan, DARPA ning bahsli muhitda nishonni aniqlash va moslashtirish (TRACE) dasturi sintetik diafragma radar (SAR) tasvirlari yordamida nishonlarni avtomatik ravishda aniqlash va aniqlash uchun mashinani o‘rganish usullaridan foydalanadi.