أطلقت القوات المسلحة الأوكرانية رسمياً نظام ذكاء اصطناعي يُدعى “ماريتشكا” لدعم التخطيط العملياتي في مراكز القيادة. ويهدف هذا النظام، الذي طوّره معهد البحوث المركزي الأوكراني، إلى أتمتة معالجة بيانات ساحة المعركة، ومساعدة ضباط الأركان على صياغة الخطط العملياتية بسرعة وكفاءة أكبر.
الآليات التشغيلية وقدرات معالجة البيانات التشغيلية
في العمليات العسكرية التقليدية، يقضي طاقم القيادة في مقر اللواء أو الفيلق عادةً ما بين 6 إلى 12 ساعة في تجميع وتحليل ما يقارب 20 نوعًا مختلفًا من الوثائق. وتشمل هذه المعلومات أعداد القوات، وحالة المعدات، والذخيرة، والقدرات اللوجستية، وظروف التضاريس، والطقس، بالإضافة إلى خرائط انتشار الدفاع الجوي والحرب الإلكترونية لجميع الأطراف.
صُمم نظام ماريتشكا لجمع البيانات تلقائيًا، ومقارنة المعلومات، وتحليل موازين القوى، وتقدير استنزاف الموارد. ثم يقوم الذكاء الاصطناعي بنمذجة ومحاكاة سيناريوهات القتال مباشرةً على خريطة تفاعلية. وعندما تتغير العوامل الميدانية، مثل انقطاع خطوط الإمداد أو اختلاف مستويات الذخيرة الفعلية عن الأرقام المُبلغ عنها، يستطيع النظام إعادة حساب الخطة بأكملها في غضون دقائق.
قد يعجبك أيضاً
على عكس أدوات الدردشة الآلية التقليدية، تعمل ماريتشكا ضمن بيئة إنترانت مغلقة وتلتزم بمعايير العقيدة العسكرية. يعمل النظام كفريق من مساعدي الأركان، حيث يقدم سيناريوهات العمل وتقييمات المخاطر، بينما تبقى سلطة اتخاذ القرار النهائية والمسؤولية القانونية كاملةً للقائد.
القدرة على دمج النظم البيئية الرقمية والنماذج التناظرية.
تُعتبر ماريتشكا طبقةً متقدمةً لمعالجة المعلومات ضمن النظام الرقمي الذي تُطوّره أوكرانيا. وتُشكّل منصة دلتا حاليًا المنصة الأساسية، وهي نظامٌ يدمج البيانات من الطائرات المسيّرة والرادار ووحدات الاستطلاع الأرضية. وفي هذا النظام، يُدير تطبيق فيزا بثّ الفيديو للمراقبة، بينما يستخدم نظام أفينجرز الذكاء الاصطناعي للكشف التلقائي عن أنواع المركبات المختلفة وتصنيفها.
يشابه نموذج تطوير ماريتشكا نظام مافن الذكي الذي قدمته شركة بالانتير للجيش الأمريكي. وقد أثبت نظام مافن قدرته على معالجة كميات هائلة من بيانات الأهداف في عمليات واسعة النطاق، مما يدل على أن أتمتة تحليل المعلومات باتت أولوية في المجال العسكري الحديث.
التحديات التقنية والمخاطر التشغيلية
على الرغم من أن نظام ماريتشكا يُسهم في تسريع عملية المعالجة، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من القيود العملية. فدقة الحل المقترح بالذكاء الاصطناعي تعتمد كلياً على جودة البيانات المُدخلة. وقد تؤدي التقارير المُضللة، أو إجراءات التمويه، أو التكتيكات الخادعة التي يتبعها العدو إلى نتائج تحليل غير دقيقة.
علاوة على ذلك، قد تُشكل سرعة الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي ضغطًا على القادة للموافقة على المهام في غضون فترة زمنية قصيرة جدًا، مما يُقلل من إمكانية التحقق المستقل. كما يُعد أمن المعلومات عائقًا رئيسيًا، إذ يتطلب بنية تحتية أمنية صارمة قبل السماح للنظام بمعالجة البيانات التشغيلية السرية.
المصدر: