بالضبط استاذنا، لازال امامهم تحديات بالاخص برمجه خوازمية ذكاء صناعي موثوقه لضمان نجاح عمل السرب كفريق واحد مستقل او بتوجيه بشري وحسب المهمه ... على الرغم من تطور برمجيات ادارة الاسراب بشكل مستقل لكن اعتقد ان الخوازميات لازالت لم تنضج "عمليا" تماما بعد على الاقل للمهام المتقدمه.
هذا الذي يعمل عليه الباحثون حاليا، شغالين على كل السيناريوهات المحتمله والممكنه سواء لمهام ال SEAD او DEAD او القصف الجوي بشكل عام ، الاشتباك الجوي حتى ال dog fighting واكيد ISR وبكل الظروف سواء توجيهم من مقاتله او اواكس او توجيه ذاتي كقائد سرب او القطيع يوجه الجميع من خلال الاتصال البيني للسرب في حالة انقطاع الاتصال بمنصة التوجيه او تم التشويش على GNSS.... اتوقع حتى الاتراك لديهم نموذجين ومن ضمن خططهم تحقيق هذا المبدأ لكن ليسوا بمستوى بوينك استراليا بهذا المجال...
فعلا تحدي كبير لجميع مراكز البحوث والجامعات بالعالم ولكن اذا نضج سيحقق الكثير بالاخص السرعه وعدم الاعتماديه بالتحكم والتوجيه .... عموما اخي للفائده وللمهتمين فإن اكثر خوارزميه معول عليها من بين عشرات او ربما مئات الطرق المقترحه بالذكاء الصناعي AI اعتقد ان طريقة Deep Reinforcement Learning for Swarm Systems هي الافضل لادارة الاسراب وكذلك هي المرشح الاول للكثير من التطبيقات الدفاعيه سواء التصنيف او التنبأ او التحكم ... مثال لتوجيه الصواريخ بالذكاء الصناعي اصبح اعتماد ال deep learning algorithm كخيار اول نظرا لوثوقية النتائج (وهو اهم معيار) مقارنة باي طريقه اخرى من طرق ال AI .... مع التحيه.
مشكلتها لا تحتوي على نظام التحذير من الصواريخ الحرارية و الرادارية المضادة للجو و التعامل معها تلقائياً إما بإطلاق الشعلات الحرارية و الفلير أو التشويش على الصاروخ و هذه فقط تمتلكها المقاتلات المأهولة
