आज के मल्टी-एजेंट वारफेयर और वॉरगेमिंग तकनीक में सूचना एकत्रीकरण, विश्लेषण और निर्णय लेने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग शामिल है। यथार्थवादी, निष्पक्ष सिमुलेशन सुनिश्चित करने के लिए विशाल, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है - जो अक्सर सैन्य संदर्भों में सीमित या वर्गीकृत होते हैं। जटिल संघर्ष परिदृश्यों में मानव-मशीन व्यवहार की अप्रत्याशितता को मॉडल करने के लिए AI एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। साइबर सुरक्षा और सूचना युद्ध के खतरे बड़े हैं, क्योंकि AI सिस्टम डेटा विषाक्तता और हेरफेर के प्रति संवेदनशील हैं। इसके अतिरिक्त, AI को विरासत प्रणालियों के साथ एकीकृत करना और प्लेटफ़ॉर्म पर अंतर-संचालन सुनिश्चित करना जटिलता को बढ़ाता है।

थ्रस्ट एरेस

1. सहयोगी एजेंटों का डिज़ाइन और मूल्यांकन
2. UAV झुंड के साथ वॉरगेमिंग
3. युद्ध खेलों के लिए निर्णय समर्थन तकनीकें
4. युद्ध गेमिंग में स्वचालित पुनरावृत्त प्रतिकूल मॉडल सुधार
5. गैर-संपर्क युद्ध का मॉडलिंग और संपर्क युद्ध पर इसका प्रभाव
6. युद्ध गेमिंग के लिए गैर-पाठ मानव-मशीन इंटरफ़ेस
7. सिद्धांत और खिलाड़ी मूल्यांकन के लिए खेल के बाद डेटा विश्लेषण