人工智能提供了适应、推理和解决问题的能力。现代战争越来越依赖机器学习和人工智能。这一切都是因为 Al 和 ML 的集成使机器能够以更高的精度处理大量数据。由于具有如此巨大的品质，人工智能和机器学习都对国防部门产生了重大影响。下面提到了某些领域：
1. 军事情报和战备
AI/ML 也可用于训练系统，为单个士兵收集、组织和分析不同的战斗敏感数据，这可以提高士兵的战备状态，因为使用此类系统，士兵可以轻松识别他们的缺点并进行相应的训练。 AI/ML 还可用于从夜视传感器、武器瞄准具、导航设备和火灾探测系统收集目标信息，这些信息可以为人类决策而组织。为了确保军事准备，人们必须知道：
- 需要哪些能力？
- 他们现在的状态。
- 在哪里采取行动以实现所需的能力？
这些准备任务涉及搜索和扫描大量信息，测试复杂的交互，然后了解决策的影响，这对人类来说非常困难，但对人工智能来说却是完美的。
2. 武器装备
人工智能/机器学习正在推动革命，如果武器作为常规武器的结合已经产生了可以根据程序威胁自行采取行动的自主武器。它的一些例子是无人驾驶和武器化无人机的生产，它们可以充当僚机来探测空中威胁，然后有人驾驶战斗机对其采取行动。无人机不仅可以在打击前侦察敌方领土，还可以进行自主空袭。除了无人机的工作外，机器人还配备了摄像头、雷达和枪支，可以进行预编程或随机巡逻，并就任何类型的可疑活动向指挥中心发出警报。低成本无人潜艇也已被开发出来，可以执行多种任务，例如埋设水雷和发射自动导弹、鱼雷和针对敌方船只的自杀式攻击。
3. 网络安全
网络攻击可能导致高度敏感的数据丢失、电力中断、军事设备故障，从而对军事机构造成大量损害。因此，我们可以说网络防御对于确保适当保护军事组织非常重要。网络防御包括正确响应行动的机制以及组织的关键基础设施保护和信息保证。网络防御侧重于预防、检测和及时响应攻击或威胁。使用 AI/ML 技术，设计了某些主动网络防御技术来实时发现、检测、分析和缓解威胁和漏洞。这些技术使用既定的攻击模式和历史来抢占这些攻击并准备应对措施。使用基于 AI/ML 的技术的好处在于，它不仅可以对已经编程的攻击进行对策，还可以实时开发针对随机攻击的对策。
4. 目标识别
人工智能/机器学习技术被用于开发自动目标识别系统。对于目标识别，特别采用激光雷达传感器，其目标是检测和识别敌方榴弹炮、坦克和装甲运兵车。这些系统是智能武器和导弹计划的重要组成部分，用于寻找和摧毁特定目标。这些导弹是飞机的关键部件，必须根据目标的战术重要性自动检测、识别目标并确定其优先级。然而，构建这样一个系统是极其困难的，因为目标在雷达图像中的外观会随着：
- 传感器方向的变化
- 白天或黑夜的时间或天气条件的变化
- 所用传感器类型的变化
AI/ML 技术使用合成孔径雷达图像来自动定位和识别目标，并具有预测敌人行为、环境条件、预测和标记潜在供应线瓶颈或漏洞的能力。自动目标识别系统的最新进展是引入了 GPS 制导空投非制导炸弹。这种空对地武器系统具有精确度，因为它在打击前进一步提高了准确性，这使得在 GPS 拒绝条件下准确打击成为可能。这是基于自主电光场景匹配算法。
5.战场医疗
人工智能/机器学习驱动的医疗保健解决方案也可用于更好地处理战斗情况下的伤害。该系统将分析数据并预测适用于特定场景的技能和患者护理技术。拥有辅助决策的工具可确保获得最佳结果。研究预测，大部分军人死亡发生在现役战场上救援受伤士兵时，因此使用无人地面车辆（UGV）进行现场手术、寻找和执行伤员提取以及进行情报监视可以挽救很多生命. UGV 可用于执行派遣人工运算符很危险的任务，例如在地雷中或在扩散炸弹时。伤员救援机器人专为救援受伤士兵而设计。 UGV 还可以充当搬运工，在崎岖的地形上长距离搬运重物，否则必须由士兵在战场内外携带，使他们手无寸铁。
因此，我们可以说 AI/ML 不仅会用于攻击性措施，还会用于挽救前线的生命。