Siapa yang tak ngeri dengan sistem senjata otonom (autonomous weapon) yang ditenagai AI sehingga mampu memilih target dan membunuh orang tanpa pengawasan manusia? Senjata jenis ini tentu membutuhkan waktu lama untuk mengembangkannya.
Namun AI mulai diintegrasikan dengan platform militer yang sudah ada, misalnya pada swarming drone dan pesawat nirawak kamikaze (loitering munitions). Membekal kecerdasan buatan, kawanan drone yang lincah ini bisa menjadi senjata taktis penghancur konvoi kendaraan lapis baja, bahkan pesawat tempur di landasan pangkalan militer.
Contoh lain adalah penggunaan AI untuk membangun autonomous tank sehingga mesin perang ini dapat beroperasi tanpa operator manusia. Atau pada sistem rudal yang canggih.
4. Logistik
Seperti di sektor-sektor lain, operasi militer pun harus memikirkan logistik. Namun aktivitas logistik di bidang pertahanan tentu berbeda dari layanan logistik pada umumnya. Machine learning dan analisis geospatial diintegrasikan dengan sistem logistik militer untuk mengurangi upaya, waktu, dan kesalahan. Artificial intelligence berperan dalam memastikan keamanan, keselamatan, dan efisiensi dari sistem logistik.
5. Menjinakkan bahan peledak
Kerja sama antara robot dan kecerdasan buatan atau AI dapat menjadi penjinak bahan peledak yang andal dan menghindari terlukanya seseorang. Perangkat cerdas yang dioperasikan dari jarak jauh ini membuat proses penjinakan bahan peledak atau bom ini menjadi lebih aman bagi manusia.
6. Layanan kesehatan di medan perang
Machine learning and artificial intelligence dapat membantu dalam kegiatan terkait layanan kesehatan di medan perang, seperti aktivitas evakuasi, sistem bedah jarak jauh, dan sebagainya. Sistem beda robotika dan robotics ground platform yang dibekali teknologi machine learning dapat membantu melakukan diagnosis medis dan menangani cedera/luka di tengah situasi perang.
7. Threat monitoring
Aktivitas ini dilakukan dengan melakukan monitoring terhadap jaringan, yaitu dengan menganalisis, mengevaluasi, dan memantau jaringan organisasi serta endpoint sehingga dapat mencegah masuknya ransomware, intrusi, malware dan sebagainya, ke dalam jaringan pertahanan.
Algoritme machine learning dapat dilatih untuk mendeteksi malware, melakukan pattern recognition, dan mendeteksi serangan ransomware sebelum semua ancaman itu masuk ke dalam sistem.
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR