Il nuovo cervello del radar: come l'IA insegna ai sistemi militari a superare le minacce di jamming in tempo reale

Punti chiave

• I sistemi tradizionali di radar e guerra elettronica si basano su librerie di minacce fisse che non riescono a corrispondere ai segnali mai visti prima.
• Le tecniche di IA, incluse le reti neurali profonde e gli algoritmi genetici, possono classificare e contrastare minacce sconosciute senza intervento umano.
• Un sistema radar cognitivo forma un anello chiuso: percepisce un segnale, lo analizza, genera una contromisura e spara, il tutto automaticamente.
• Il test di questi sistemi richiede impianti di laboratorio specializzati che registrano segnali radio reali e li riproducono a piacimento, in modo che gli ingegneri possano perfezionare l'IA senza prove sul campo in diretta.

Immagina un caccia il cui radar incontra improvvisamente un segnale mai visto. L'apparecchiatura trasmittente nemica salta tra frequenze dozzine di volte al secondo, utilizzando modelli di modulazione, il modo in cui codifica le informazioni su un'onda radio, che non compaiono da nessuna parte nella libreria di minacce dell'aereo. Il vecchio radar va in silenzio. Non ha risposta.

Questo problema si trova al centro di un white paper diffuso tramite IEEE Spectrum, ed è un vero divario operativo che i militari di tutto il mondo stanno correndo per colmare.

Perché le librerie di minacce fisse falliscono?

Falliscono perché il nemico smette di utilizzare i segnali che sono stati catalogati. Le modalità di riserva di guerra sono esattamente quello che sembrano: comportamenti trasmettitori trattenuti fino all'inizio del conflitto, specificamente per sorprendere i sistemi costruiti su intelligence di tempo di pace. Una libreria statica, per quanto grande, non può corrispondere a un segnale che non le è mai stato mostrato.

Gli emettitori agili per modalità peggiorano le cose. Questi sono trasmettitori che cambiano frequenza, forma dell'impulso e temporizzazione durante la missione, a volte migliaia di volte al secondo. I sistemi di guerra elettronica legacy, progettati per cercare un segnale in arrivo e selezionare una risposta pre-pianificata, semplicemente esauriscono le risposte.

Come cambia il quadro l'IA?

Il radar cognitivo utilizza reti neurali artificiali, sistemi software vagamente modellati sulla struttura del cervello, per classificare segnali mai incontrati prima individuando modelli sottostanti piuttosto che corrispondendo a modelli esatti. Le reti neurali profonde, che accumulano molti strati di elaborazione per estrarre caratteristiche sempre più sottili, gestiscono il compito di classificazione. La logica fuzzy, un metodo di ragionamento in condizioni di incertezza piuttosto che esigere risposte nette sì-o-no, aiuta quando i segnali sono ambigui. Gli algoritmi genetici, che evolvono soluzioni imitando la selezione naturale, possono generare contromisure nuove al volo.

Il risultato è un sistema in anello chiuso che percepisce una minaccia, ragiona su di essa, sintetizza una forma d'onda di risposta, la forma del segnale in uscita, e la trasmette, il tutto senza un essere umano nella catena decisionale. La velocità è importante perché la finestra per il jamming o l'evasione efficaci può essere larga solo pochi millisecondi.

Come appare effettivamente il test di uno di questi sistemi?

Non puoi testare un radar IA volando in una vera zona di combattimento. Invece, gli ingegneri utilizzano rigs hardware-in-the-loop e software-in-the-loop, abbreviati HIL e SIL. Un registratore radio a banda larga cattura segnali reali dal campo, li archivia, quindi li riproduce in laboratorio a piena fedeltà. L'algoritmo di IA viene eseguito su quelle registrazioni, fallisce, viene regolato e viene eseguito di nuovo. Il test di regressione, il controllo che una correzione per un problema non ne ha rotto un altro, può essere eseguito automaticamente durante la notte.

Questo ciclo iterativo è il luogo in cui avviene il vero lavoro ingegneristico e dove il divario tra un modello di ricerca promettente e un sistema distribuibile viene colmato o esposto.

Cosa significa questo per le persone comuni?

Direttamente, molto poco oggi. Si tratta di sistemi militari, non di prodotti per i consumatori. Ma le stesse tecniche di elaborazione del segnale IA si stanno già diffondendo negli usi civili: gestione dello spettro per le reti mobili, imaging medico e rilevamento a radiofrequenza negli ospedali. Il pensiero ingegneristico affinato sul campo di battaglia tende a migrare.

Domande comuni

Questa tecnologia è effettivamente distribuita o ancora sperimentale?

Il white paper descrive architetture e metodi di addestramento, non sistemi distribuiti denominati. Gran parte di questo lavoro rimane in fase di sviluppo e validazione di laboratorio, e i risultati sottoposti a peer review indipendenti sono limitati nel dominio pubblico.

Gli avversari potrebbero usare le stesse tecniche di IA contro di noi?

Sì, ed è esattamente per questo che la ricerca è urgente da tutti i lati. La generazione di segnali guidata dall'IA può creare minacce nuove proprio come i ricevitori guidati dall'IA cercano di classificarle, un ciclo crescente familiare da altre aree della sicurezza informatica.