تحلیل راهبردی هوش مصنوعی در محیط های C۴ISR هیبریدی بهینه سازی زنجیره تصمیم از طریق خودمختاری توزیع شده

سیستم های فرماندهی، کنترل، ارتباطات، رایانه، هوشمند، نظارت و شناسایی (C۴ISR) در محیط های عملیاتی نوین با چالش های سرعت فزاینده تهدیدات و حجم عظیم داده ها روبرو هستند. معماری های متمرکز سنتی قادر به پاسخگویی سریع نبوده و دارای آسیب پذیری های حیاتی در برابر اختلالات هستند. این پژوهش یک تحلیل راهبردی سیستمی را برای بررسی نقش هوش مصنوعی (AI) در گذار به معماری C۴ISR هیبریدی ترکیبی از هسته متمرکز و لبه توزیع شده ارائه می دهد. فرضیه اصلی، تحقیق تاثیر مستقیم به کارگیری مدل های تخصصی هوش مصنوعی بر بهینه سازی زنجیره تصمیم و افزایش تاب آوری است. یافته ها نشان می دهند که یادگیری تقویتی با فعال سازی تفویض اختیار هوشمند در عوامل ISR لبه زمان لازم برای بخش تصمیم و اقدام را کاهش می دهد. همزمان شبکه های عصبی گراف (GNNs) با قابلیت تحلیل توپولوژی، پایداری انسجام اطلاعاتی را در برابر حملات حفظ کرده و تاب آوری سیستم را تقویت می کنند. نتیجه گیری حاکی از آن است که هوش مصنوعی به عنوان یک موتور تنظیم کننده هوشمند پارادوکس کنترل سرعت را در C۴ISR حل کرده و سازمان ها را قادر به کسب برتری تصمیم می سازد.

کلیدواژه ها:

C۴ISR ، هیبر یدی ، هوش مصنوعی ، یادگیری تقویتی (RL) ، شبکه های عصبی گراف (GNNs) ، زنجیره تصمیم ، تاب آوری