THE CONCEPT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES AS A KEY COMPONENT OF ELECTRONIC WARFARE
DOI:
https://doi.org/10.34169/2414-0651.2024.2(42).76-84Keywords:
artificial intelligence, electronic warfare, adaptation, radio frequency, electronic tools, technology, network-centric approach, cross-platform coordination, unmanned aerial vehicles, intelligent systems, deep neural networks, machine learning, large language model LLM, multi-domain integrationAbstract
An analysis of the development of electronic warfare means in the advanced countries of the world is carried out. The expediency of introducing artificial intelligence technologies into electronic warfare means is substantiated and the main tasks and capabilities of the relevant means are determined.
A flowchart is developed and the structure of an automatic electronic warfare system with integrated artificial intelligence technology using multi-agent action models based on large language models (hereinafter referred to as LLM) to control robotic electronic warfare systems is described. The main tasks of multi-agent action models based on LLM in the context of electronic warfare are considered.
The capabilities of the network-centered approach of an automatic electronic warfare vehicle with integrated artificial intelligence technology (cross-platform coordination) are substantiated. The main provisions of the general concept with other combat control systems regarding the possibility of multi-domain integration with other electronic warfare systems are considered.
Downloads
References
Department of Defense Electromagnetic Spectrum Superiority Strategy. Available at: https://apps.dtic.mil/sti/citations/AD1113597.
Science & Technology Trends 2023−2043 Across the Physical, Biological and Information Domains. NATO Science & Technology Organization. Vol. 1: Overview. 2023. 142 p.
Струкова П.Э. Искусственный интеллект в Китае: современное состояние отрасли и тенденции развития. Вестн. Санкт-Петербургского ун-та. 2022. Т. 12. Вып. 4 [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-kitae-sovremennoe-sostoyanie-otrasli-i-tendentsii-razvitiya?ysclid=lv0yqt9npj575009126.
«Былина» сможет атаковать противника без участия оператора. 18 апреля 2020. Известия. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://hi-tech.mail.ru/news/48710-bylina_smozhet_atakovat/?ysclid=lv0zlj32hz785731055.
Системы РБ-109А «Былина» готовятся к развертыванию в зоне СВО. 30.10.2023. Русское оружие. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://rg.ru/2023/10/30/sistemy-rb-109a-bylina-gotoviatsia-k-razvertyvaniiu-v-zone-svo.html?ysclid=lv0zkgjcc9845493537.
Россия внедряет передовую систему управления РЭБ РБ-109А «Былина». [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://avia.pro/news/rossiya-vnedryaet-peredovuyu-sistemu-upravleniya-reb-rb-109a-bylina?ysclid=lv0zxssp9c480496250.
ГОСТ Р 59276-2020. Национальный стандарт российской федерации. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положення. Artificial intelligence systems. Methods for ensuring trust. General. [Дата введ. 2021-03-01]. М.: Стандартинформ. 2021. 10 с.
Шевченко A.І., Барановський С.В., Білокобильський О.В. Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні: монографія; за заг. ред. А.І. Шевченка. Інст. проблем штучного інтелекту М-ва освіти і науки України і Нац. акад. наук України. Київ. 2023. 305 с.
Слюсар В.І. Штучний інтелект як основа перспективних мереж управління. Проблеми координації воєнно-технічної та оборонно-промислової політики в Україні. Перспективи розвитку озброєння та військової техніки: зб. матер. VII міжнар. наук.-практ. конф. Київ. 2019. C. 89—90. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30247.50087.
Purabi Sharma, Kandarpa Kumar & Nikos Mastorakis. Artificial Intelligence Aided Electronic Warfare Systems – Recent Trends and Evolving Applications. Available at: https://www.researchgate.net/publication/ 347631413_Artificial_ Intelligence_Aided_Electronic_Warfare_Systems-Recent_Trends_and_Evolving_Applications.
Никольский Б.А. Основы теории систем и комплексов радиоэлектронной борьбы: учебное пособие. Самара. 2012. 174 с.
Макаренко С.И. Анализ средств и способов противодействия беспилотным летательным аппаратам. Ч. 3. Радиоэлектронное подавление систем навигации и радиосвязи. Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 2. С. 101—175.
https://doi.org/10.24411/2410-9916-2020-10205.
Слюсар В.И. Неортогональное частотное мультиплексирование (N-OFDM) сигналов. Ч. 1. Технологии и средства связи. 2013. № 5. C. 61—65.
Слюсар В.И. Неортогональное частотное мультиплексирование (N-OFDM) сигналов. Ч. 2. Технологии и средства связи. 2013. № 6. C. 60—65.
Сидорин А.Н. Безродный А.Н. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в радиоэлектронной борьбе. [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-primeneniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-radioelektronnoy-borbe?ysclid=lv0z4qw8jm847378375.
Іванченко Г.Ф. Системи штучного інтелекту: навч. посіб. Київ: КНЕУ. 2011. 382 с.
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Стереотип. М.: Горячая линия – Телеком. 2002. 382 с.
Терейковський І.А., Бушуєв Д.А., Терейковська Л.О. Штучні нейронні мережі: базові положення: навч. посіб. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського. 2022. 123 с.
Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://habr.com/ru/companies/binarydistrict/articles/428255/.
Slyusar, V., Kondratenko, Y., Shevchenko, A. & Yeroshenk, T. Some Aspects of Artificial Intelligence Development Strategy for Mobile Technologies. Available at: https://www.researchgate.net/publication/380376179_Some_Aspects_of_Artificial_Intelligence_Development_Strategy_for_Mobile_Technologies.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Вадим Козлов,Вадим Слюсар
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
