क्या गेमर्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सैन्य सिमुलेशन की प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं?

वारगेम-प्रकार के सैन्य सिमुलेशन हमेशा कर्मचारियों के लिए एक मूल्यवान उपकरण रहे हैं, लेकिन अंतरराष्ट्रीय तनाव की वापसी के बाद से, यूरोप, एशिया और मध्य पूर्व में भू-राजनीतिक विकास के कारण उनका महत्व काफी बढ़ गया है। जबकि 1990 के दशक में यह स्वीकार किया गया था कि कोई भी सैन्य शक्ति पश्चिम का सैन्य रूप से विरोध करने की उम्मीद नहीं कर सकती है, चीनी, रूसी, ईरानी और यहां तक ​​कि उत्तर कोरियाई सशस्त्र बलों की शक्ति में वृद्धि ने कर्मचारियों को अपनी योजना बनाने के लिए तेजी से कई और सटीक सिमुलेशन पर भरोसा करने के लिए मजबूर किया। शक्ति में वृद्धि और अपनी सेना और संसाधनों को व्यवस्थित करना।

नाटो अक्सर अपनी रक्षात्मक प्रणाली को व्यवस्थित करने में मदद करने के लिए वारगेम-प्रकार सिमुलेशन सत्र आयोजित करता है। हालाँकि, यह अभ्यास कई कमजोरियों से ग्रस्त है। एक ओर, यह केवल उपयोग किए गए मॉडलों की सटीकता के रूप में अच्छा है, चाहे सिमुलेशन स्वयं या वास्तविक युद्ध आदेश। प्रत्यक्ष रक्षा मार्च 2021 लेख एक युद्ध खेल के दौरान सिर्फ पांच दिनों में पोलिश सेना के विनाश पर सिमुलेशन मॉडल की सीमाओं को स्पष्ट रूप से दर्शाता है। यूक्रेन में रूसी सेना के वास्तविक प्रदर्शन से पता चलता है कि वास्तव में सिमुलेशन मॉडल द्वारा उनका काफी अधिक मूल्यांकन किया गया था। इन सबसे ऊपर, इन वॉरगेम्स का उपयोग मुख्य रूप से समान प्रशिक्षण और समान प्रोफ़ाइल वाले कर्मियों द्वारा किया जाता है: विभिन्न पश्चिमी सेनाओं के अधिकारी। इसका परिणाम इन अभ्यासों के सीमित दायरे और प्रभावशीलता में होता है।

रूसी टैंक घाटे का विश्लेषण रक्षा | रूसी-यूक्रेनी संघर्ष | संयुक्त राज्य अमेरिका
पश्चिमी मॉडलों की अपेक्षा रूसी इकाइयां यूक्रेन में मुकाबले में काफी कम प्रभावी साबित हुई हैं।

हालांकि, कर्मियों की एक अन्य श्रेणी है जो इन सिमुलेशन की प्रभावशीलता के लिए महत्वपूर्ण अतिरिक्त मूल्य का प्रतिनिधित्व कर सकती है: गेमर. उत्तरार्द्ध, जिनके लिए लक्ष्य सिमुलेशन के आधार पर जीतने के लिए सबसे ऊपर है, न कि अनुकरण करने के लिए क्या माना जाता है, उन दृष्टिकोणों की पेशकश करते हैं जो कभी-कभी सैन्य प्रशिक्षण से अलग होते हैं, लेकिन कम प्रभावी नहीं होते हैं। विरोध। इसके अलावा, वे विविधताओं का अध्ययन करने के लिए अक्सर एक ही खेल को कई बार खेलते हैं और इस प्रकार खेल खेलने का सबसे कुशल तरीका तैयार करते हैं। एक डिजीटल वातावरण में, वे तब बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करने में सक्षम होंगे जो कि एक कृत्रिम बुद्धि बदले में विश्लेषण, एकीकृत और अनुकूलित कर सकती है, ताकि सामरिक विकल्प तैयार करने के लिए बड़ी संख्या में परिदृश्यों का विश्लेषण किया जा सके और अत्यधिक प्रभावी और सैन्य प्रशिक्षण के लिए संभावित अपरिकल्पित रणनीतियाँ।


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3 टिप्पणियाँ

  1. मैं गलत हो सकता हूं लेकिन:
    दिलचस्प लेख लेकिन मुझे लगता है कि "एआई" शब्द को "मशीन लर्निंग" से बदला जा सकता है। "एआई" शब्द बिकता है लेकिन तकनीकी सच्चाई को प्रतिबिंबित नहीं करता है।
    cordially

    • वास्तव में दोनों हैं। मशीन लर्निंग आत्मसात करने के लिए, और उत्पन्न डेटा के विश्लेषण के लिए एआई, क्योंकि यह न केवल एक "बुद्धिमान विरोधी" को समृद्ध करने का सवाल है, बल्कि जटिल डेटा (गहरी धाराओं आदि) का विश्लेषण करने का भी है। लेकिन वह लेख के दायरे से बाहर था।

रिज़ॉक्स सोशियोक्स

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