La IA en la Primera Línea: Transformando la Defensa en Entornos Impredecibles

Resumen

Explora cómo el aprendizaje automático federado transforma las operaciones de defensa al permitir la adaptación descentralizada y en tiempo real de modelos en entornos dinámicos, mientras mantiene la seguridad de los datos y opera bajo las limitaciones de la red.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y la Defensa
Visión general de la IA en operaciones de defensa modernas
Principales desafíos en entornos de defensa
• Comprensión del Aprendizaje Federado de Máquinas (FML)
Fundamentos y arquitectura del FML
Comparación con el aprendizaje automático centralizado
• Seguridad de Datos en FML
Técnicas de preservación de la privacidad
Computación segura de múltiples partes en FML
• Adaptación de Modelos en Tiempo Real
Técnicas para el aprendizaje y adaptación en tiempo real
Manejo de entornos dinámicos e impredecibles
• Toma de Decisiones Descentralizada
Coordinación e integración de modelos distribuidos
Estudios de caso de modelos descentralizados en entornos de defensa
• Operación bajo Restricciones de Red
Estrategias para minimizar la comunicación
Priorización y sincronización de actualizaciones de modelos
• Aplicaciones de FML en Defensa
Detección de amenazas y conocimiento situacional
Sistemas autónomos y soporte a la decisión táctica
• Desafíos y Consideraciones
Implicaciones éticas y sesgos en la IA de defensa
Limitaciones técnicas y direcciones futuras
• Proyecto de Culminación
Escenarios del mundo real e implementación de FML en operaciones de defensa
Presentaciones de equipo y retroalimentación por pares
• Conclusión y Tendencias Futuras
Tendencias emergentes en IA para la defensa
El futuro del aprendizaje federado en aplicaciones militares

Asignaturas

Ciencias de la Computación