군사를 위한 실시간 데이터와 생성형 AI의 융합

Vantiq 애플리케이션은 어떻게 군사 상황 인식을 향상시킵니까?

기술, 학계, 국방 및 보안 분야의 동료들과 긴밀히 협력하여 얻은 경험을 바탕으로 Vantiq은 실현 가능한 AI 기술(예: LLM 및 GenAI)을 통합했으며, 이를 활용하여 교전 중인 전투 공간 내에서 아군의 상황 인식을 혁신할 수 있는 로드맵을 개발했습니다.

이 논의의 맥락은 멀티 도메인 통합(MDI)/C-JADC2 세계에서 여러 도메인에 걸쳐 배포된 군사 IoT로부터 얻은 급격히 증가하는 실시간 정보 세트를 활용하기 위한 공동의 노력에 관한 것입니다. 이러한 데이터 폭발은 방위 소비자에게 새로운 도전과 기회를 제시하고 있으며, 기존 및 향후 시스템과 통합되고 상주하는 새로운 프로세싱 계층을 구축함으로써 성공을 실현할 수 있습니다. 물론 이러한 처리 자체가 끝은 아니지만 오히려 시간이 중요한 상황에서 의사 결정자에게 더 나은 정보를 제공할 수 있는 기반을 제공합니다. 적어도 두 가지 흥미로운 기회가 있습니다: (a) 전투공간의 역동성에 대한 정확한 그림을 실시간으로 제공합니다. (b) 이러한 상황 인식을 사용하여 조직의 지식 체계에서 관련 정보를 추출함으로써 의사 결정자에게 자신이 보고 있는 내용과 이에 대해 무엇을 해야 하는지를 더 잘 알리고 텍스트나 음성을 통해 전달되는 자연어를 사용하여 의사 소통합니다.

Vantiq의 접근 방식은 안전, 보안, 지하 드론 및 에너지 시장 분야의 파트너들과 함께 수행한 작업을 바탕으로 이러한 중요한 문제를 해결해 온 실제 경험으로부터 이루어졌습니다. 다음은 고객들이 Vantiq을 성공적으로 채택한 주요 동기 중 일부입니다:

• 멀티 도메인 통합(MDI) 자동화: Vantiq 애플리케이션의 핵심은 OODA 루프의 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 기능입니다. 즉, 여러 소스(방위 IoT, AI, ML 등)의 이벤트를 캡처 및 처리하고 신호대 잡음비를 향상시켜 ‘관심 있는 상황’만을 분리합니다(이벤트를 융합, 필터링, 상관 관계 분석 및 더 깊이 이해하기 위해 에지에 배포된 로직을 사용함). 에지 배포는 방대한 양의 관련성이 없는 데이터를 폐기하는 데 매우 중요합니다. 이러한 데이터의 폐기는 기존의 중앙 집중식 아키텍처를 너무 느리고 운영 중단에 취약하며 비경제적으로 만듭니다. MDI 이벤트를 효과적으로 처리하려면 네이티브 ‘에지-클라우드’ 분산 애플리케이션 모델이 필요합니다(Vantiq이 제공하는 기능). 군사 Vantiq 애플리케이션의 이 MDI 구성 요소는 네트워크 전반의 관심 있는 모든 가입자에게 실시간 ‘관심 있는 상황’을 제공하며, 아래에 설명된 바와 같이 차세대 AI를 활용하여 의사 결정을 더욱 향상시킬 수 있는 정보 기반을 제공합니다.
• 상황 인식 능력 향상: Vantiq 애플리케이션은 전체 국방 및 국가 안보 IoT 전반에서 루프 안에서, 루프 위에서, 또는 루프 밖에서 인간의 기능을 최적화하도록 설계되었습니다. 주요 아이디어는 ISR 처리를 통해 발생하는 ‘관심 있는 상황’을 실시간으로 활용하여 몇 초가 소요될 때 의사 결정권자의 상황 인식을 크게 향상시키는 것입니다. 여기서 핵심 구현 기술은 Vantiq의 정보 저장소(예: 벡터/그래프 데이터베이스)와 유연한 커뮤니케이션을 가능하게 하는 GenAI와의 자동화 통합입니다. 즉, Vantiq 애플리케이션은 발견된 적대적 자산에 대한 인텔리전스를 활용할 수 있으며, 각 대상에 대해 신속한 엔지니어링을 자동화하여 조직의 집합적 지식 체계에서 실시간으로 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다(예: 각 자산의 기능에 대해 설명하고, 이 자산을 마지막으로 발견했을 때 어떤 일이 있었는지, 어떻게 대처했는지 등). Vantiq과 GenAI의 통합은 사용자와의 텍스트 또는 음성 형식의 양방향 통신을 가능하게 합니다. Vantiq 애플리케이션은 이러한 추출물을 기반으로 동작을 더욱 자동화할 수 있습니다(예: 모든 적대적 자산의 알려진 범위를 탐색할 수 있는 안전한 경로를 제공함).
• 성능 저하에 대처할 수 있는 기능: Vantiq 애플리케이션은 아군 네트워크가 전자파 공격의 대상이 될 것이며, 거부될 수 있으며, 전자기 스펙트럼의 요소들은 불완전하거나 기껏해야 간헐적일 것으로 동작할 수 있다고 가정합니다. 이를 염두에 두고 Vantiq는 다음을 수행합니다: (a) 분산 모델에서 모든 애플리케이션 노드의 자율적 운영을 허용합니다. (b) 노드는 단일 장애 지점이 없는 완전 메쉬 네트워킹 모델을 사용하여 통신할 수 있습니다. 사용자는 게시 및 구독 기준으로 동적으로 분리 및 재연결할 수 있으며 네트워크가 재설정되고 적절한 기회가 생길 때 ‘관심 있는 이벤트’를 허용된 모든 가입자에게 안정적으로 전달될 수 있습니다.
• 개방적이고 이벤트 중심의 통합: Vantiq는 기술에 구애받지 않으며 개방형 아키텍처를 통해 기존 및 향후 시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. Vantiq의 엣지 접근 방식은 콘텐츠 및 보안 요구 사항이 서로 다른 다양한 동맹국 및 기관을 포함하여 수많은 시스템 시스템을 통합할 수 있습니다. 특히 C-JADC2와 NATO/Sovereign MDI 도메인에서 방위 및 보안 관련 활용 사례가 많이 있습니다. 또한 Vantiq 애플리케이션은 분산된 애플리케이션 전체에서 MDI 메타데이터를 공유하는 ‘데이터 메시’ 아키텍처를 구현할 수 있으므로 데이터는 필요에 따라 이동할 수 있습니다.
• 민첩한 제공: Vantiq은 전문 개발자가 사용하도록 설계되었지만 로우 코드 접근 방식은 시스템을 신속하게 프로그래밍하고 조정할 수 있음을 의미합니다. 당사의 민첩한 방식 지원은 고객 및 기술 업그레이드를 신속하게 수행할 수 있도록 해줍니다. 밀폐된 블랙박스가 없습니다.

예제

지능형 C2 운영

합동 작전 참모부는 300마일 떨어진 곳에 전문 인력과 군대를 신속하게 배치하라는 요청을 받았습니다. 최초의 요청은 적과 접촉한 군대에 의해 구두로 이루어졌습니다. 그들의 엣지 장치에 입력된 구두 접촉 보고서는 모니터링 Vantiq 애플리케이션에 의해 자동으로 인식되었으며, 그 후 GenAI에 3개의 자동화된 프롬프트를 전송하여 벡터 데이터베이스에서 질문하고 추출했습니다. (a) 이 지역에서 우리가 알고 있는 적대적 자산은 무엇인가? (b) 어떤 아군 자산을 즉시 사용할 수 있는가? (c) 나의 즉각적인 행동은 무엇인가? GenAI에게 사용된 특정 단어와 문구는 군대의 웨어러블 장치에서 얻은 피드백과 함께 Vantiq 애플리케이션의 자동적인 응답을 유발했습니다. 여기에는 현지 ISR 자산의 업무 재지정, 의료 후송 헬리콥터의 준비 상태 유지, 전투 항공 자산에 잠재적 임무를 경고하는 등이 포함될 수 있습니다. 중요한 시간을 절약한 이후, 이제는 관련 여부와 관계없이 공군 작전 참모에게 추가 조치를 승인할 책임이 있었습니다.

 합동 작전 참모부가 적대적인 환경에서 계획을 세우고 중요한 자산을 배치하는 데 필요한 시간이 최소화되었습니다. CJ3의 책임자인 스미스 소령은 JOC 보안 통신 시설에 앉아서 GenAI에 자동화된 프롬프트를 사용하여 전문 요원에게 상황을 설명하여 현재 상황을 요약하고 공유했습니다. 모든 작전 요원와 마찬가지로 그녀가 사용한 키워드와 문구(현존하는 군사 명칭과 일치함)는 Air Ops GenAI 및 관련 데이터베이스와의 긴밀한 임무 파트너십을 보장합니다. 중요한 점은 Air Ops GenAI가 알려진 모든 교리, 보다 집중적인 전술, 기법 및 절차, 지역 역사 및 정보, 확인된 교훈, 그리고 전체 전투공간에서 일어나는 일을 반영한 실시간 보고서를 기반으로 한 계획 옵션을 단 몇 초 전에 제공할 수 있다는 점입니다. 또한 Air Ops GenAI가 스미스 소령의 결정을 기반으로 미래에 발생할 가능성과 결과에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 능력은 매우 중요했습니다. 상황 정보와 Air Ops GenAI 간의 상호 작용은 Vantiq 애플리케이션에 의해 완전히 자동화되었습니다.

 목표 지역으로 가는 경로와 그 주변에서 적대적 세력의 위협을 다루는 정보 사진은 여러 ISR 자산에 의해 실시간으로 지속적으로 업데이트되었으며, 이는 정보 벡터 데이터베이스를 업데이트하는 Vantiq 애플리케이션에 의해 통합되었습니다. 보고서는 매우 미묘한 장기적 정보에서부터 최신 상황에 이르기까지 다양했으며, 데이터는 에지에서 캡처되어 단 몇 초 후에 스미스 소령에게 전달된 센서의 실시간 보고도 가능했습니다. 마찬가지로 아군의 최신 상태도 실시간으로 지속적으로 업데이트되었습니다. 가용성, 서비스 용이성, 연료 및 무기 부하량, 전기장비 적합성, 센서 상태, 인력 교육 수준, 국적, 교전 규칙, 지휘 상태 등은 모두 Vantiq 애플리케이션에 의해 캡처, 관리되고 관련 가입자와 공유됩니다. Vantiq의 개방형 표준과 개방형 아키텍처를 사용함으로써 미션 파트너의 기존 및 미래의 시스템과의 상호 운용성 및 통합은 일반적으로 긴 수명 주기와 후속 시스템 업데이트 없이 성공적으로 이루어질 수 있습니다.

스미스 소령과 그녀의 요원들은 GenAI에 필수적인 임무 정보를 구두로 입력했으며, 입력 장치를 사용하여 목표물까지의 범위, 필요한 장비의 특성 등과 같은 데이터를 입력했습니다. 필요한 효과와 같은 좀 더 미묘한 정보는 스미스 소령이 말한 임무 동사로 GenAI에게 전달되었습니다. 이러한 임무 동사는 그래프 데이터베이스에서 확인되었으며 Air Ops GenAI가 반환하는 계획 옵션의 특성을 형성하는 데 사용되었습니다. 이를 통해 예를 들어 성공을 위해 필요한 최적의 경로 지정 및 강제 패키지를 예측할 수 있었습니다.

스미스 소령의 10분 계획 세션이 끝난 뒤 GenAI는 5가지 옵션을 제시했습니다. 이 모든 것은 적대적인 환경에서 사용 가능한 아군의 효율성을 최적화하기 위해 설계되었습니다. 각 옵션은 목표물에 대한 위험 수준과 시간을 서로 다르게 제공했으며 적대적 행동의 영향을 완화하기 위해 아군을 위한 비상 옵션도 포함되었습니다.

GenAI를 통해 질문을 더 반복한 후 스미스 소령은 최적의 행동 방침을 선택하고 팀원들에게 브리핑을 제공했습니다. Vantiq를 통해 제공되는 높은 수준의 자동화, 오케스트레이션 및 통합을 통해 관련 가능성이 높은 부대는 즉시 배치 명령을 받았습니다.

해당 부대는 상당히 단축된 시간 내에 배치되었습니다. 이로써 스미스 소령과 그녀의 요원들은 다음 임무를 수행할 수 있었고 500km 떨어진 곳에 배치된 부대의 역량을 제공할 수 있었습니다.

임무 전반에 걸쳐 항공 및 지상 인력은 Air Ops GenAI에 위협과 잠재적 완화책에 대해 질문하고 구두로 업데이트하여 적대적 행동에 대한 병력 노출을 줄이고 성공 가능성을 최적화했습니다.

임무 기간 동안 Air Ops GenAI는 전자기 스펙트럼에 대한 액세스가 제한적이고 간헐적인 적대적인 전자파 환경을 가정했습니다. Vantiq를 사용하면 주요 정보를 캐싱하여 가능한 경우 ‘분출’ 또는 수신할 수 있으며 에지의 일선 담당자에게 중요한 이벤트를 처리할 수 있습니다.

생명을 구하고 주도권을 회복하기

한 팀의 전투 의무병이 순찰 중 사제폭탄에 의해 부상을 입었고 다른 순찰대 요원 몇 명이 파편에 맞거나 충격을 겪었습니다. 의료 교육을 받지 않은 다른 순찰 요원들은 음성 또는 입력 장치를 통해 사상자의 데이터를 ‘자동화된 전투 파트너’ 에지/AI 시스템에 입력할 수 있습니다(이 작업을 정확히 수행하는 Vantiq 파트너의 예는 Optac-X 를 참조하십시오). 또한 순찰대원의 엣지 웨어러블 장치는 이벤트를 감지하고 이에 대응하며 의료 상황을 전달할 수 있습니다. 자동화된 전투 파트너는 적의 전자전 조치와 캐시를 통해 웜홀을 식별하거나 필요한 데이터를 전송할 것입니다.

사건 발생 후 몇 초 만에 순찰대가 충격을 받고 취약해질 때 자동화된 전투 파트너는 생명을 구하는 의료 조언을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 사상자 대피 절차를 제안할 수 있으며, 헬리콥터를 통한 사상자 구출을 위한 최적의 현지 착륙 지점을 확인하고, 순찰 지휘관이 추가 사제폭탄/매복 위험에 대처하기 위해 즉시 고려해야 할 절차(옵션)를 제안하고, 연락처/사후 조치 보고서 초안을 작성하여 전송하거나 승인을 기다릴 수 있습니다.

승인된 자동화 수준에 따라 자동 전투 파트너는 사건 후송 헬리콥터와 호위대를 급격히 이동시키고, 필요한 경우 전술적 항공 지원을 사거리에 불러들이며, 요약을 제공하고, 부대의 신속대응군을 유지위치에 배치하고, ISR(위성/무인항공기)과 에지 컴퓨팅 자산을 해당 지역에 집중시켜 적 목표물을 찾거나 유용한 효과를 제안할 수 있습니다(예: 다른 IED를 방해하기 위한 EW/적의 통신 추적/적대적 AI 시스템에 대항하는 등), 이전 순찰 보고서와 정보를 수집하고, 현지 고위 지휘관에게 다음 행동을 알릴 수 있는 옵션과 통찰력을 제시할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 잠재적 적 목표 집합을 이해하는 데 특히 강력합니다.

고위 사령관의 인공지능 조언 결정 / 옵션을 기반으로 가능성있는 미래에 대한 조언을 제공하십시오 – 즉, 옵션 A, B 또는 C를 따를 경우 지휘관은 다음에 어떤 효과를 창출하고 싶습니까? 확인된 교훈/사후 조치 보고서는 승인을 위해 몇 초 만에 자동으로 생성되며 지속적으로 업데이트되며 고위 명령 계획, 향후 교육 및 장비 설계와 통합됩니다. 물류적으로 보면 사고 후송 및 호위 헬리콥터의 로터 블레이드의 연료 소비량과 마모량은 유지 보수 및 재공급 시스템에 반영되어 서비스 용이성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다.

위의 모든 작업은 실시간으로 시작되고, 관련된 IoT 전반에 걸쳐 완전히 통합되며, 민간부터, 대통령/총리, 그리고 나토 동맹국에 이르기까지 여러 명령 계층을 통해 조율될 것입니다(퍼브/서브 및 분류 규칙에 따라 다름).

결론

심각한 위기 상황에서는 운동학적, 물류적, C5ISR 등과 같은 이벤트가 하루에도 여러 번 발생할 수 있습니다. 수많은 시스템의 통합, 에지에서의 실시간 의사 결정, 수많은 AI 시스템의 조율, LLM/벡터와 그래프 데이터베이스 활용은 아군의 효율성을 크게 높이고 OODA 루프를 크게 단축하며 C-JADC2/MDI의 이점을 증폭시킬 것입니다. 이 이점은 적대적인 AI 시스템을 압도하는 데 중요합니다. 그럼에도 불구하고 상당히 인명을 구하고, 시간 및 비용을 절약할 것입니다.