Tilghman 說：“現(xiàn)在的問題是，如果我們繼續(xù)依賴舊方法，我們期待的雷達波形會被迅速改變，發(fā)展認知電子戰(zhàn)就是為了處理這類意料之外的情況。”

DARPA 的新方法是使用機器學習算法實時偵測和標記雷達通信的發(fā)射，它可以瞬間學習分析其特點，然后產(chǎn)生一個對策。這并不是說系統(tǒng)會發(fā)明一個新對策。相反地，Tilghman 說，認知電子戰(zhàn)“能推導出應該采用的正確對策。”當然，保密部門并沒有透露 AI 偵測評估和響應的速度有多快，只表示“時間足以滿足雷達對抗的需要”。

電子戰(zhàn)認知工作始于 2010 年，分為兩個部分：自適應雷達對策(ARC)和自適應電子戰(zhàn)行為學習(BLADE)。這兩種方法在阻斷敵人的雷達和通信上有不同性質(zhì)。

認知電子戰(zhàn)的首次亮相可能在十年內(nèi)，觀察家們推測可能會用于現(xiàn)代系統(tǒng)，如美國海軍的下一代干擾機(即用于EA-18G“咆哮者”電子戰(zhàn)飛機)或作為 F-35 有源電子掃描陣列(AESA)的一個附加干擾能力。DARPA 模糊地表示：“我們專注于算法和人工智能。”Tilghman 說：“我們實際使用的電子戰(zhàn)系統(tǒng)可能意味著任何形式。”

DARPA 在今年早些時候開始了頻譜協(xié)作挑戰(zhàn)，挑戰(zhàn)競爭對手開發(fā)協(xié)作自動光譜系統(tǒng)，在密集的通信環(huán)境中共同優(yōu)化帶寬。