L'intelligence artificielle en première ligne : transformer la défense dans des environnements imprévisibles

Aperçu

Explorez comment l'apprentissage fédéré transforme les opérations de défense en permettant une adaptation décentralisée et en temps réel des modèles dans des environnements dynamiques, tout en garantissant la sécurité des données et en fonctionnant sous des contraintes de réseau.

Programme

• Introduction à l'IA et à la Défense
Aperçu de l'IA dans les opérations de défense modernes
Principaux défis dans les environnements de défense
• Comprendre l'apprentissage fédéré (FML)
Fondamentaux et architecture du FML
Comparaison avec l'apprentissage automatique centralisé
• Sécurité des données dans le FML
Techniques de préservation de la confidentialité
Calcul multipartite sécurisé dans le FML
• Adaptation du modèle en temps réel
Techniques d'apprentissage et d'adaptation en temps réel
Gestion des environnements dynamiques et imprévisibles
• Prise de décision décentralisée
Coordination et intégration des modèles distribués
Études de cas de modèles décentralisés dans des contextes de défense
• Opérer sous contraintes de réseau
Stratégies pour minimiser la communication
Priorisation et synchronisation des mises à jour des modèles
• Applications de FML en Défense
Détection des menaces et connaissance de la situation
Systèmes autonomes et soutien à la décision tactique
• Défis et considérations
Implications éthiques et biais dans l'IA de défense
Limitations techniques et orientations futures
• Projet de synthèse
Scénarios réels et mise en œuvre du FML dans les opérations de défense
Présentations d'équipe et retour d'expérience entre pairs
• Conclusion et tendances futures
Tendances émergentes de l'IA pour la défense
L'avenir de l'apprentissage fédéré dans les applications militaires

Sujets

Informatique