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TECH INSIGHT ELECTRONIC WARFARE strumenti di gioco utilizzati per studiare lo scenario del campo di battaglia. L’intelligenza artificiale può consentire ai pianificato- ri di modellare lo scenario del campo di battaglia al fine di esplorare come le condizioni dinamiche possono in- fluenzare i risultati e il processo decisionale, e può anche essere utilizzata per analizzare i risultati di tale scenario. I droni dotati di intelligenza artificiale possono condur- re tattiche di battaglia avanzate e adattarsi immediata- mente ai giochi di guerra nemici per sfruttare le oppor- tunità del campo di battaglia. Se combinata con i robot, l’intelligenza artificiale può aumentare la capacità delle macchine di operare in modo autonomo. Applicazione dell’AI nelle strategie di guerra Nelle attività di Intelligence, sorveglianza e ricognizio- ne, l’IA può svolgere un ruolo molto significativo nell’e- laborazione delle informazioni di importanza militare. L’intelligenza artificiale può essere uno strumento molto significativo nella gestione dell’enorme quantità di dati di queste attività coinvolte nella guerra moderna. L’IA può essere utile per analizzare le condizioni dinamiche del campo di battaglia in tempo reale. Inoltre, può anche consentire di attaccare in modo rapido e ottimale ridu- cendo al minimo i rischi per le proprie forze armate. L’AI può contribuire ad incrementare prospettive per un’am- pia gamma di sistemi di difesa tattici e strategici consen- tendo l’acquisizione, il tracciamento e la discriminazione del bersaglio. Le tecniche di intelligenza artificiale pos- sono essere utilizzate anche nei sistemi di Intelligence del segnale per rilevare i segnali RF intercettati dagli av- versari e prevedere le minacce. L’AI può essere di ausilio nel decodificare i segnali RF inviati dai sistemi di comunicazione o dai sistemi radar. La rete neurale convoluzionale può essere utilizzata per migliorare le stime della direzione di arrivo dei segnali (DOA - Direction of Arrival) per i sistemi EW. Sulla base delle immagini tempo-frequenza dei segnali radar, le reti neurali profonde (DNN - Deep Neural Network) pos- sono essere utilizzate per classificare gli impulsi radar. I metodi competitivi basati sull’apprendimento per rin- forzo profondo (DRL -Deep Reinforcement Learning) possono essere utilizzati nel sistema ECCM per adattare le proprie comunicazioni ad un ambiente EW in cui l’av- versario utilizza il jamming adattivo. La guerra elettronica è quindi una capacità abilitante cri- tica nelle operazioni militari, sia in pace che in guerra. I progressi nella tecnologia digitale hanno reso possibile alle moderne forze militari di sviluppare sistemi elettro- nici di guerra altamente resilienti e adattabili con fee- dback che consentono un rapido adattamento all’ambien- te elettromagnetico. I sistemi EW basati sull’intelligenza artificiale svolgono un ruolo molto significativo in questo scenario. Poiché con l’IA, le operazioni autonome sono facilitate, la consapevolezza situazionale aumenta e il processo deci- sionale diventa affidabile. In questa direzione, un sistema EW abilitato all’intelli- genza artificiale può essere efficace nell’identificare i trasmettitori radar ostili in modo da determinare il gra- do di letalità della minac- cia. Quindi, a seconda della percezione della minac- cia, è possibile formulare un’adeguata strategia di contrasto basata sull’in- telligenza artificiale per annullare la minaccia EW ostile. Inoltre, le infor- mazioni raccolte durante l’analisi del segnale radar possono essere utilizza- te per preparare una rac- colta di minacce al fine di sviluppare un ordine di battaglia elettronico per la consapevolezza del- la situazione e sviluppa- re contromisure flessibili secondo lo scenario EW in evoluzione. (Fonte: Shutterstock) ELETTRONICA OGGI 525 - APRILE 2025 30