A method of Risk Analysis and threat management using analytic hierarchy process
यह शोध पत्र आधुनिक वायु रक्षा कमांड और कंट्रोल सिस्टम के लिए एक वास्तविक समय जोखिम विश्लेषण और खतरा प्रबंधन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक सिम्युलेटेड, स्वायत्त वातावरण में विशेषज्ञ मतों को परिमाणित करने और शत्रुतापूर्ण लक्ष्यों को प्राथमिकता देने के लिए फजी सेट थ्योरी, एनालिटिक हाइरार्की प्रोसेस (AHP) और TOPSIS को एकीकृत करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक अंतरिक्ष यान के कप्तान हैं, लेकिन आप शांत अंतरिक्ष में नहीं, बल्कि आने वाले एस्टेरॉयड (क्षुद्रग्रहों), एलियन ड्रोन्स और आवारा उपग्रहों के एक अराजक तूफान के बीच उड़ रहे हैं। आपका काम सिर्फ उन्हें देखना नहीं है; बल्कि यह तय करना है कि किसे सबसे पहले नष्ट किया जाए, इससे पहले कि वे आपके जहाज को तोड़ दें। यह आधुनिक हवाई रक्षा का दैनिक दुःस्वप्न है। वास्तविक दुनिया में, ये "एस्टेरॉयड" दुश्मन की मिसाइलें, लड़ाकू विमान और ड्रोन हैं, और "जहाज" किसी देश का संरक्षित हवाई क्षेत्र है। समस्या यह है कि खतरे इतने अधिक हैं और वे इतनी तेजी से आगे बढ़ रहे हैं कि मानव मस्तिष्क उन्हें पूरी तरह से व्यवस्थित नहीं कर सकता। यदि आप गलत लक्ष्य पर हमला करते हैं, तो आप अपना गोला-बारूद बर्बाद कर देते हैं और असली खतरे को हमला करने के लिए स्वतंत्र छोड़ देते हैं। इसे हल करने के लिए, वैज्ञानिक "निर्णय लेने" (decision-making) नामक गणित की एक शाखा का उपयोग करते हैं, जो मूल रूप से विकल्पों की एक अव्यवस्थित सूची को व्यवस्थित करने का एक शानदार तरीका है। इसके लिए दो सबसे लोकप्रिय उपकरण हैं: एनालिटिक हाइरार्की प्रोसेस (AHP), जो "यह उससे अधिक महत्वपूर्ण है" जैसे एक संरचित खेल की तरह है, और TOPSIS, जो उस विकल्प को खोजने की एक विधि है जो पूर्ण होने के सबसे करीब है और भयानक होने से सबसे दूर है। जब आप इन्हें "फजी लॉजिक" (fuzzy logic) के साथ मिलाते हैं—जो सख्त संख्याओं के बजाय "बहुत तेज" या "अत्यधिक खतरनाक" जैसे अस्पष्ट विचारों को संभालने का एक तरीका है—तो आपको एक सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर दिमाग मिलता है जो कमांडरों को पलक झपकते ही जीवन-मरण के निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
मानवी साहनी और सुमंत कुमार दास का यह शोध पत्र उसी सुपर-स्मार्ट दिमाग के निर्माण के बारे में है जिसे हवाई रक्षा के लिए बनाया गया है। लेखक चाहते थे कि एक ऐसा सिस्टम बनाया जाए जो स्वचालित रूप से कई आने वाले दुश्मनों को देख सके, यह पता लगा सके कि उनमें से सबसे डरावना कौन सा है, और रक्षा प्रणाली को सबसे पहले उसी पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कह सके। उन्होंने केवल अनुमान नहीं लगाया; उन्होंने एक गणितीय मॉडल बनाया जो एक डिजिटल रेफरी की तरह कार्य करता है। कल्पना कीजिए कि एक रेफरी को खेल में दस अलग-अलग खिलाड़ियों को रैंक करना है। केवल यह देखने के बजाय कि कौन सबसे तेज दौड़ रहा है, रेफरी गति, लक्ष्य से निकटता, आकार और इस बात पर भी नज़र रखता है कि क्या वे स्कोर करने की कोशिश कर रहे हैं या केवल ध्यान भटका रहे हैं। लेखकों ने यह तय करने के लिए कि इन कारकों में से कौन सा सबसे अधिक महत्वपूर्ण है, AHP पद्धति का उपयोग किया। उदाहरण के लिए, उन्होंने विशेषज्ञों से "रेंज" (दुश्मन कितनी दूर है) की तुलना "स्पीड" (वह कितनी तेजी से आ रहा है) से करने के लिए कहा। विशेषज्ञों ने तय किया कि "घातकता" (हथियार कितना घातक है) और "इरादा" (दुश्मन क्या करने की कोशिश कर रहा है) मुख्य कारक थे, जबकि "एंगल ऑफ अटैक" (आक्रमण का कोण) जैसे कारक भी महत्वपूर्ण थे लेकिन थोड़े कम प्रभावी थे।
एक बार जब रेफरी ने यह तय कर लिया कि क्या देखना है, तो लेखकों को वास्तव में दुश्मनों को रैंक करने की आवश्यकता थी। यहीं पर "फजी" वाला हिस्सा आता है। वास्तविक जीवन काला और सफेद नहीं होता; एक मिसाइल केवल "तेज" या "धीमी" नहीं होती, वह दोनों के बीच कहीं होती है। यह सिस्टम इन अस्पष्ट, मानवीय विवरणों को ठोस संख्याओं में बदलने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग करता है। फिर, उन्होंने अंतिम छंटनी करने के लिए TOPSIS तकनीक का उपयोग किया। TOPSIS को "आदर्श के सबसे करीब" के खेल के रूप में समझें। सिस्टम एक "परफेक्ट दुश्मन" (वह जिसे आपको अभी रोकना ही होगा) और एक "सबसे खराब दुश्मन" (जिसे आप अनदेखा कर सकते हैं) बनाता है। फिर यह प्रत्येक आने वाले लक्ष्य को यह मापने के लिए मापता है कि वह "परफेक्ट दुश्मन" के कितने करीब है और "सबसे खराब दुश्मन" से कितना दूर है। जो इस दौड़ में जीतता है, उसे उच्चतम प्राथमिकता मिलती है।
लेखकों ने इस विचार का परीक्षण एक कंप्यूटर सिमुलेशन में किया, न कि वास्तविक युद्ध के मैदान में। उन्होंने एक नकली युद्ध क्षेत्र बनाया, जो 200 किमी द्वारा 200 किमी चौड़ा था, और इसमें विभिन्न प्रकार के बुरे लोग शामिल थे: तेज लड़ाकू जेट, धीमे बमवर्षक विमान, मिसाइलों के समूह और यहाँ तक कि इलेक्ट्रॉनिक जैमिंग करने वाले विमान भी। उन्होंने अपने नए कंप्यूटर सिस्टम को बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के नियंत्रण संभालने दिया। परिणाम दिलचस्प थे। सिस्टम ने सही ढंग से पहचान लिया कि बहुत कम दूरी से आ रहे तेज लड़ाकू विमानों का समूह, दूर स्थित एक धीमी मिसाइल की तुलना में एक बड़ी आपात स्थिति थी। इसने यह भी महसूस किया कि बम गिराने की कोशिश करने वाला एक बमवर्षक विमान, एक जासूसी विमान की तुलना में अधिक खतरनाक है जो केवल निगरानी कर रहा था, भले ही जासूसी विमान अधिक करीब था। एक विशिष्ट परीक्षण में, एक टैक्टिकल बैलिस्टिक मिसाइल को नंबर एक खतरा माना गया, जिसने अन्य सभी को पीछे छोड़ दिया क्योंकि वह तेज, घातक और खतरनाक प्रक्षेपवक्र (trajectory) वाली थी।
हालाँकि, लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह एक सिमुलेशन है, न कि कोई जादुई ढाल जिसका वास्तविक युद्ध में परीक्षण किया गया हो। वे स्वीकार करते हैं कि उनका वर्तमान मॉडल केवल "कठोर" खतरों जैसे मिसाइलों और बमों को देखता है। उन्होंने "नरम" चालों जैसे कि छलावरण (decoys), चैफ (एल्युमीनियम की पट्टियाँ जो रडार को भ्रमित करने के लिए गिराई जाती हैं), या सेंसर को अंधा करने वाली जैमिंग को शामिल नहीं किया है। उन्होंने यह भी परीक्षण नहीं किया कि क्या दो अलग-अलग रक्षा प्रणालियाँ काम साझा करने के लिए एक-दूसरे से बात करती हैं। इसलिए, भले ही यह पेपर सुझाव देता है कि AHP, फजी लॉजिक और TOPSIS का यह मिश्रण वास्तविक समय में खतरों को प्रबंधित करने का एक बहुत ही आशाजनक और उपयोग में आसान तरीका है, यह अभी भी सिद्धांत और युद्ध के मैदान की जटिल वास्तविकता के बीच एक "आधा रास्ता" बना हुआ है। यह एक मजबूत 'प्रूफ-ऑफ-कांसेप्ट' है जो दिखाता है कि कंप्यूटर अराजकता के दौरान मनुष्यों की तुलना में खतरे को बेहतर ढंग से प्राथमिकता देना सीख सकते हैं, लेकिन इससे पहले कि यह हर उस चाल को संभाल सके जो कोई दुश्मन चल सकता है, अभी भी बहुत काम किया जाना बाकी है।
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