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US Air Force : l’IA et le Machine Learning pour la guerre électronique cognitive

Des chercheurs de l’US Air Force prévoient de lancer un projet visant à développer de nouveaux types d’intelligence artificielle et de Machine Learning. Ces derniers permettront aux avions de chasse d’engager et de vaincre les systèmes de défense aérienne intégrés (IADS), ennemis de nouvelle génération.

Appliquer l’IA et l’apprentissage automatique aux futurs systèmes de guerre électronique cognitive

Cette application reste le principal objectif du projet Kaiju, développé par des chercheurs du laboratoire de recherche de l’US Air Force à la base aérienne de Wright-Patterson, dans l’Ohio. Les chercheurs ont déjà soumis ce projet (FA8650-22-S-1004) pour appliquer l’IA et l’apprentissage automatique aux futurs systèmes de guerre électronique cognitive (EW). Le but est d’aider les aéronefs à pénétrer les défenses aériennes qui reposent sur des capteurs multispectraux, des missiles et d’autres moyens de défense aérienne.

Selon les chercheurs, la prochaine évolution de l’IADS avancé utilisera probablement des radars, des missiles sol-air et des défenses air-air qui utilisent la technologie multi-spectre. Les futurs avions américains doivent faire face à des missiles guidés par des capteurs électro-optiques et RF pour la détection, la navigation et le suivi. Le cognitif fait référence aux systèmes qui utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour tenter d’imiter la prise de décision humaine en utilisant des capteurs, des perceptions, l’apprentissage, le raisonnement et la mémoire de manière autonome. 

Ouvrir des opportunités d’utilisation de la GE cognitive autonome

L'US Air Force prévoient d'utiliser l'IA et le ML pour la guerre électronique cognitive

L’IA et l’apprentissage automatique peuvent aider à générer et à analyser des quantités croissantes de données de mission en temps réel et ouvrir des opportunités d’utilisation de la GE cognitive autonome. Le projet Kaiju cherche à développer une technologie d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pouvant migrer vers des systèmes sur le terrain. Le projet s’appuiera sur des normes de systèmes ouverts, le développement d’algorithmes logiciels agiles et des outils de validation de processus. Les chercheurs veulent faire progresser les technologies dans neuf tâches principales

  • les mégadonnées pour la recherche cognitive en EW
  • la recherche radio définie par logiciel (SDR)
  • la défaite de la menace multi-spectre
  • le Laboratoire RAPTURE
  • la démonstration d’attaque électronique
  • le développement d’algorithmes en temps réel
  • le démonstrateur RF EW pour la reprogrammation des données de la prochaine mission de sortie
  • la défaite avancée de la menace
  • la gestion du programme.

Pour ce projet, les chercheurs annoncent un budget de 150 millions de dollars.

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