گروه بین الملل: سجادی پناه : این سؤال، بهویژه با توجه به اینکه سیستمهای پدافندی ایران برای مدت کوتاهی در دسترس اسرائیل قرار گرفت، ذهن ها را به خود مشغول کرده است. بیایید از یک پرسش ساده شروع کنیم: آیا همه نرمافزارهای سیستمهای پدافندی دنیا بر پایه منطق ریاضی ساخته شده اند؟ پاسخ کوتاه: بله، تقریباً همه آنها اینطوری هستند.
به گزارش بولتن نیوز، سیستمهای پدافندی – مثل دفاع هوایی، دفاع موشکی یا حتی دفاع سایبری – باید تصمیمهای دقیق، سریع و قابل اعتماد بگیرند. این کار بدون استفاده از مدلهای ریاضی و الگوریتمهای هوشمند ممکن نیست. در ادامه، چند مثال ساده از کاربرد ریاضی در این سیستمها را میبینیم:
1. تشخیص و دنبال کردن هدف: از فرمولهای ریاضی برای پیشبینی جایی که هدف (مثل هواپیما یا موشک) حرکت میکند استفاده میشود. مثلاً الگوریتمهایی مثل "فیلتر کالمن" که موقعیت بعدی را محاسبه میکنند.
2. کنترل تیراندازی و هدایت موشک: معادلات فیزیکی پرواز موشک را حل میکنند تا بهترین مسیر برای زدن هدف پیدا شود. همچنین، روشهای بهینهسازی ریاضی برای اصلاح اشتباهات در لحظه واقعی به کار میرود.
3. تصمیمگیری درباره تهدیدها: الگوریتمهای ریاضی کمک میکنند تا تصمیم گرفته شود که کدام تهدید مهمتر است و با چه سلاحی باید مقابله کرد. مثلاً در شرایط نامطمئن، از "منطق فازی" استفاده میشود که مثل فکر انسان، با دادههای ناقص کار میکند.
4. شبیهسازی میدان جنگ: با ریاضیات احتمالات و هندسه، سناریوهای مختلف جنگ را شبیهسازی میکنند تا بهترین استراتژی پیدا شود.
5. امنیت و ارتباطات: رمزگذاری اطلاعات کاملاً بر پایه ریاضیات است، مثل نظریه اعداد که کدهای امن میسازد.
در کل، این نرمافزارها ترکیبی از ریاضیات پایه (مثل جبر و هندسه) و روشهای پیشرفته (مثل احتمالات و الگوریتمها) هستند. بدون ریاضی، چنین دقت و سرعتی وجود نداشت.
حالا که صحبت از ریاضیات شد، بیایید نگاهی کوتاه به کاربرد آن در هوش مصنوعی (AI) بیندازیم، چون AI اغلب با سیستمهای پدافندی ترکیب میشود و قدرتشان را افزایش میدهد. ریاضیات اساس هوش مصنوعی است: جبر خطی برای پردازش دادهها و شبکههای عصبی، حساب دیفرانسیل برای بهینهسازی مدلها (مثل گرادیان نزولی)، احتمالات و آمار برای پیشبینیها و تشخیص الگوها، و الگوریتمهای بهینهسازی برای حل مسائل پیچیده مانند تصمیمگیری نظامی. در کاربردهای خاص مثل بینایی کامپیوتری یا تحلیل دادههای جاسوسی، این ریاضیات هوش مصنوعی را کارآمدتر میکند و تهدیدهای جدیدی ایجاد مینماید.
حالا تصور کنید یک "هوش مصنوعی قدرتمند" با این ریاضیات عمیق ترکیب شود – چیزی که هم اکنون در آزمایشگاهها تست میشود. سادهترین نتیجهاش میتواند هک کردن هر چیزی باشد که ما به عنوان "رمز" میشناسیم: از رمز حساب بانکی و گوشی موبایل گرفته تا رمز سیستمهای پدافندی.
بزرگترین تهدید فعلی برای رمزنگاری عمومی، از "محاسبات کوانتومی" میآید – کامپیوتری که میتواند برخی رمزهای پیچیده را سریع بشکند. البته هنوز به مرحله عملی نرسیده، اما کشورهایی مثل آمریکا، چین یا اسرائیل با سرمایهگذاریهای کلان، ممکن است پیشرفتهای پنهانی در این زمینه داشته باشند. پس، باید فرض کنیم که برخی حملات پیشرفته در حال انجام است، شاید با کامپیوترهای کوانتومی یا با روشهای جدیدتر.
هرچند هوش مصنوعی عمومی که بتواند رمزهای قوی را به طور کامل بشکند، هنوز اثباتشده نیست، اما پیشرفتهای اخیر در AI و کوانتوم نگرانیهای جدی ایجاد کرده است. مثلاً:
- هوش مصنوعی میتواند آسیبپذیریها را سریعتر پیدا کند و حملات را هوشمندانه تر نماید.
- دولتهای بزرگ مثل آمریکا، اسرائیل و چین، روی ترکیب AI با رمزگشایی سرمایهگذاری بزرگی کردهاند.
- یک تهدید واقعی: دشمن میتواند دادههای حساس را امروز جمع کند و بعداً با فناوری پیشرفته رمز آن را بشکند (مثل "ذخیره کن حالا، رمزگشایی کن بعداً").
در پاسخ به سؤال اصلی باید گفت: شواهدی وجود دارد که آمریکا فناوریهای پیشرفته هوش مصنوعی را در اختیار ارتش اسرائیل گذاشته است. برای نمونه، قرارداد بزرگی به نام پروژه نیمبوس به ارزش ۱.۲ میلیارد دلار میان گوگل، آمازون و مایکروسافت با دولت اسرائیل امضا شد که شامل خدمات ابری و ابزارهای AI است. شرکت پالانتیر هم سامانههای تحلیل داده و هوش مصنوعی خود را برای هدفگیری در جنگ غزه در اختیار ارتش اسرائیل قرار داده است.
در تیرماه ۲۰۲۵ هم آمریکا و اسرائیل تفاهمنامهای برای همکاری مشترک در حوزه انرژی و هوش مصنوعی امضا کردند. با این حال، این فناوریها را نمیتوان «ابرهوش مصنوعی» به معنای کامل دانست؛ بلکه مجموعهای از ابزارهای پیشرفته نظامی و اطلاعاتی است که قدرت تصمیمگیری و تحلیل ارتش اسرائیل را بسیار تقویت کردهاند.
درباره دسترسی اسرائیل به سیستمهای پدافندی ایران: گزارشها نشان میدهد که موساد اسرائیل از طریق عملیات مخفی، سیستمهای دفاع هوایی ایران را مختل کرده، مثل انفجار لانچرها یا هک رادارها در جنگ اخیر.
تهدید شکستن رمزها توسط ماشینها در کوتاهمدت قطعی نیست، اما ریسک آن در حال افزایش است. اگر امروز اقدام نکنیم، ممکن است در جنگهای آینده اطلاعاتی عقب بمانیم. آمادگی دفاعی حالا، امنیت فردا را تضمین میکند.
شما می توانید مطالب و تصاویر خود را به آدرس زیر ارسال فرمایید.
bultannews@gmail.com
تئوری حرکت بعدی یعنی:
تئوری جنگ
تئوری نفوذ
تئوری حمله
تئوری اطلاعات
و...
در این تئوری می دونن کی،کجا،با کی،با چی،با عوامل داخلی،با همکاری کشورهای همسایه و غیره و غیره چه جوری به هدف شلیک کنن،در این تئوری یاد گرفتن که حمله را از کجا شروع کنن ، از داخل کشور و یا از خارج از کشور...به چه کسانی حمله کنند،با چه ابزاری حمله کنند،به طور خلاصه یعنی اینکه ازت تمام اطلاعات لازم رو دارن و کشورهایی که باهاش درگیر می شن همیشه در بلاتکلیفی حمله قرار دارند و ساعت و زمان اون مشهص نیست،هر وقت بخوان می گن جنگ و هر وقت بگن می گن صلح،بنابراین تا کشوری از این تئوری نوین خبر نداشته باشه نمی تونه با اونا به جنگه ،
شما هم در تئوری حرکت دقیقا می تونی همین اطلاعات رو در مورد اونا داشته باشی و بر علیه اونا همین تاکتیک رو استفاده کنی،اینا تاکتیک های مدیریت نوین هست که ۹۹درصد کشورها از این تاکتیک مدیریتی بی اطلاع هستند اونا می دونن با چند ابزار ساده در عرض چند دقیقه یعنی کمتر از ۱۰ دقیقه در همه زمینه های یک کشور با بهره برداری از تئوری های هوش مصنوعی در مورد یک کشور اطلاعات جمع کنن و اینکه هر وقت بخوان به هر کشوری دوست داشته باشن حمله کنن و اینکه دارن امروزه انجام می دن ،ایران همه چیز رو داره و لی کشوری است که حوزه های نظامی اش از این تئوری مدیریت جنگ اطلاع چندانی ندارد،اگر مسلط به چنین تئوری بشه که آموزش اون بیش از یک ساعت زمان نمی بره همون کار رو می تونن بر علیه اسرائیل کنن ، متاسفانه خیلی ها فکر می کنن که جنگیدن یعنی داشتن اطلاعات نظامی در صورتیکه امروزه فقط نظامی بودن اصل نیست بلکه مدیریت نوین هوش مصنوعی بر جنگ حاکم است که ایران هم می تونه داشته باشه و در آخر این تئوری یعنی تئوری اطلاعات،می شه این رو برای کل سیستم های نظامی کشور در عرض یک ساعت آموزش داد تا دید تئوری حرکت بعدی تبیین و تفهیم بشه
برای ارایه منابع علمی تخصصی و قابل استناد درباره کاربردهای ریاضی و هوش مصنوعی در سیستمهای پدافندی و دفاع هوایی، موارد زیر مناسب و معتبر هستند:
مقاله مدل ریاضی بهینه برای دفاع موشکی: این مقاله مدلسازی ریاضی و بهینهسازی برنامه خطی را برای کاهش خسارت ناشی از حملات موشکی بالستیک معرفی میکند و کاربرد ریاضی در دفاع موشکی را بخوبی تشریح میکند.
استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی مسیر موشکهای مافوق صوت: گزارشی درباره بکارگیری هوش مصنوعی در سیستمهای پدافندی برای رهگیری و پاسخ سریع به موشکهای مافوق صوت با سرعت بسیار بالا.
فیلتر کالمن — الگوریتم پایه در ردیابی اهداف: تعریف و کاربردهای فیلتر کالمن در سیستمهای ردیابی و کنترل سیستمهای پروازی و نظامی مانند رادار و موشک.
طراحی کنترل غیرخطی و سامانههای کنترلی پیشرفته برای پرواز موشکهای پدافندی بر پایه معادلات دینامیکی.
نقش هوش مصنوعی در توسعه پدافندهای نوین نظامی به عنوان نیروی تحولآفرین و کاربردهای مختلف آن در فرماندهی و تصمیمگیری.
این مقالات و گزارشها منبعهای علمی قابل رجوع و معتبر در حوزه کاربرد ریاضیات و هوش مصنوعی در صنعت و نظام پدافند هوافضا هستند. در صورت نیاز میتوان نسخه کامل برخی مقالهها را برای مطالعه بیشتر ارسال کرد.
آیا میخواهید لینک و راهنمای دانلود این مقالات را برایتان آماده کنم؟
civilica
https://civilica.com/doc/1258177/
مقاله مدل ریاضی بهینه برا ی دفاع موشکی
دانلود و دریافت مقاله مدل ریاضی بهینه برا ی دفاع موشکی
chinnegar
https://chinnegar.com/%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D9%81%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D8%A7%D8%B2-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%A8%D8%B1%D8%A7%DB%8C-%D9%BE%DB%8C%D8%B4%D8%A8%DB%8C%D9%86%DB%8C-%D9%85/
استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی مسیر موشکهای مافوق ...
سیستم پدافند هوایی مجهز به هوش مصنوعی میتواند خط سیر و هدف تخریبی سلاح را پیشبینی و در مدت زمان ۳ دقیقه به آن پاسخ دهد. قدرتهای نظامی جهان در رقابت فشرده تسلیحاتی با یکدیگر و برای استفاده از تجهیزات مافوق صوت هستند که فرصتها و چالشهای جدیدی برای امنیت فضایی و هوایی به ارمغان آورده است. به همین دلیل شناسایی مسیر و اهداف برای مسائل دفاعی هوا و فضا اهمیت بالایی دارد. یک سلاح مافوق صوت برخلاف موشکهای بالستیک متعارف میتوانند در فضا مانند سنگی که در روی آب میپرد، به چپ یا راست و در داخل و خارج جو...
fa
https://fa.wikipedia.org/wiki/%D9%81%DB%8C%D9%84%D8%AA%D8%B1_%DA%A9%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%A7%D9%86
فیلتر کالمان - ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد
فیلتر کالمَن (به انگلیسی: Kalman filter) که به عنوان تخمین خطی مرتبه دوم نیز از آن یاد میشود، الگوریتمی است که حالت یک سیستم پویا را با استفاده از مجموعهای از اندازهگیریهای شامل خطا در طول زمان برآورد میکند. این فیلتر معمولاً تخمین دقیقتری را نسبت به تخمین بر مبنای یک اندازهگیری واحد را بر مبنای استنباط بیزی و تخمین توزیع احتمال مشترکی از یک متغیر تصادفی در یک مقطع زمانی ارائه میکند. این فیلتر از نام رودولف ئی کالمن، یکی از پایهگذاران این تئوری گرفته شده است. فیلتر کالمن کاربردهای...