اینترنت اشیای نظامی
برنامه‌ها و پروژه‌ها > اینترنت میدان جنگ > یادگیری

موفقیت IoBT وابسته به تأثیرگذاری همکاری متقابل بین عوامل انسانی و نهادهای الکترونیکی در شبکه است. در یک محیط تاکتیکی، موجودیتها/نهادهای الکترونیکی با طیف گسترده‌ای از اهداف از جمع‌آوری اطلاعات گرفته تا اجرای اقدامات سایبری علیه سیستم‌های دشمن وظیفه خواهند داشت. برای اینکه این فناوری‌ها بتوانند آن کارایی تأثیرگذار خود را پیاده کنند، باید بتوانند نه تنها اهداف عوامل انسانی را در حین تغییر مشخص کنند، بلکه سطح قابل توجهی از خودسازماندهی مستقل را برای وفق دادن با محیط به سرعت در حال تغییر نشان دهند و به اثبات برسانند. برعکس زیرساخت‌های شبکه تجاری، پذیرش اینترنت اشیا در حوزه نظامی باید ملاحظه کند که محیط ممکن است بی‌نهایت خصومت آمیز یا بی‌ثبات باشد، که به درجه بالایی از هوش برای هدایت نیاز دارد.
در نتیجه، فناوری IoBT باید قادر به گنجاندن هوش پیش‌بینی، یادگیری ماشین و شبکه عصبی را داشته باشد تا هدف کاربران انسانی را درک کند و تعیین کند که چگونه آن هدف را بدون پردازش مدیریت خرد تک تک اجزای سیستم عملی کند.
به گفته آزمایشگاه تحقیقاتی ارتش ایالات متحده، نگهداری و حفظ کردن برتری تسلط اطلاعات بر توسعه سیستم‌های مستقلی تکیه می‌کند که می‌توانند خارج از وضعیت فعلی وابستگی کامل آن به کنترل انسان عمل کنند. تمرکز اصلی تحقیقات IoBT، پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است تا به شبکه، قدرت استقلال تصمیم‌گیری بدهد. به جای داشتن یک سیستم در هسته شبکه که به عنوان مؤلفه اطلاعاتی مرکزی که دستور به اقدامات شبکه می‌دهد، عملکرد دارد، IoBT دارای اطلاعاتی است که در سراسر شبکه پخش شده است؛ بنابراین، اجزای منحصر بفرد می‌توانند به صورت محلی یاد بگیرند، یکدیگر را وفق بدهند و تطبیق داشته باشند و با یکدیگر تعامل داشته باشند و همچنین رفتارها و ویژگی‌ها را به‌طور خودکار و پویا در مقیاس جهانی به روز کنند تا با عملیات مطابقت داشته باشند همان‌طور که چشم‌انداز جنگ دائماً در حال تکامل است. در زمینه اینترنت اشیا، ادغام هوش مصنوعی در حجم انبوه داده‌ها و موجودیت‌های درگیر در شبکه، تقریباً تعداد بی‌نهایتی از امکانات را برای رفتار و قابلیت‌های تکنولوژیکی در دنیای واقعی فراهم می‌کند.
در یک محیط تاکتیکی، IoBT باید قادر باشد انواع مختلفی از رفتارهای یادگیری را برای مطابقت با شرایط که به سرعت در حال تغییر است انجام دهد. یکی از حوزه‌هایی که توجه زیادی را به خود جلب کرد، مفهوم فرا یادگیری است، که در تلاش است تا مشخص کند ماشین‌ها چگونه می‌توانند بیاموزند که چگونه یاد بگیرند!!داشتن چنین مهارتی به سیستم این اجازه را می‌دهد که از ثبات مفاهیم مطلق از پیش آموزش دیده در مورد نحوه درک کردن و عمل کردن هر زمان که وارد یک محیط جدید می‌شود اجتناب کند.
IoBT همچنین باید سطح پیچیده‌ای از آگاهی از موقعیت و هوش مصنوعی را نشان دهد که به سیستم اجازه می‌دهد تا به‌طور مستقل کار را بر اساس اطلاعات محدود نشان دهد. هدف اصلی این است که به شبکه آموزش داده شود که چگونه تصویر کامل یک موقعیت را به درستی استنتاج کند و در عین حال متغیرهای نسبتاً کمی را اندازه‌گیری کند. در نتیجه، سیستم باید قادر باشد حجم وسیع و تنوع داده‌هایی را که به‌طور منظم جمع‌آوری می‌کند در هوش جمعی خود ادغام کند، در حالی که در یک حالت یادگیری مستمر در مقیاس‌های زمانی مختلف کار می‌کند، و همزمان از اقدامات گذشته در حالی که در حال حاضر عمل می‌کند، یادمی‌گیرد. پیش‌بینی رویدادهای آینده.
شبکه همچنین باید شرایط، خطاها یا خرابی‌های پیش‌بینی نشده را در نظر بگیرد و بتواند منابع خود را برای بازیابی حداقل سطح محدودی از عملکرد مجدداً پیکربندی کند. با این حال، برخی از مؤلفه‌ها باید اولویت‌بندی و ساختاربندی شوند تا نسبت به سایرین نسبت به شکست مقاوم‌تر باشند. به عنوان مثال، شبکه‌هایی که اطلاعات مهمی مانند داده‌های پزشکی را حمل می‌کنند، هرگز نباید در معرض خطر خاموش شدن قرار گیرند.