Inteligencia artificial en el combate aéreo: la Fuerza Aérea India lidera la iniciativa de defensa

fuerza aérea indiaEl hombre en el bucle surgió como un criterio necesario para cualquier aplicación de IA en combate debido a múltiples factores, especialmente cuando la IA aún está lejos de lograr precisión en la detección de amenazas. (Fuente de la foto: PTI)

Por Milind Kulshreshtha,

En el simposio celebrado recientemente sobre IA para Air Warriors en Nueva Delhi, la declaración del Jefe de Aire de la Fuerza Aérea India (IAF), Mariscal RKS Bhadauria reflejó el alto nivel de enfoque profesional que está adoptando la IAF en la implementación de los conceptos de Inteligencia Artificial (IA) para el aire. Fuerza. Los otros oradores expertos contribuyentes de la India y el extranjero destacaron varias soluciones de inteligencia artificial que se diseñan y desarrollan en el contexto de las operaciones de combate aéreo.

El simposio electrónico fue organizado por la Sociedad de Estudios Aeroespaciales, Marítimos y de Defensa (SAMDeS) en colaboración con el organismo de la industria FICCI.

IA para misiones de la IAF

La información recibida de fuentes heterogéneas se fusiona para mejorar la capacidad de detección y la identificación temprana de los objetivos. La fusión de datos de múltiples sensores y plataformas múltiples es la técnica clave para lograr la superioridad de la información sobre el adversario. Para cualquier aplicación de inteligencia artificial eficaz y eficiente, debe surgir una arquitectura de sistemas de soporte de decisiones (DSS) basada en inteligencia artificial para el complejo entorno de operaciones de combate aéreo. Resulta que los aviones de combate de última generación como el F-35 están predominantemente centrados en el software (hasta un 90%) para la detección de objetivos, la categorización de objetivos, el seguimiento y las actividades de participación de objetivos. En los escenarios de Air Combat actuales, es humanamente imposible que un piloto procese la enorme cantidad de datos de alta velocidad que generan múltiples sensores. Este tipo de actividad solo puede ser realizado por procesadores de alta gama fabricados para arquitectura en tiempo real dura y que se ejecutan en RTOS (sistema operativo en tiempo real).

El bucle OODA (Observe, Orient, Decide, Act) es la base fundamental de cualquier C4I (Comando, Control, Comunicación, Computadoras e Inteligencia) y es factible implementar IA en varios puntos de este concepto. Para habilitar el proceso C4I, creación de una plataforma Fusion Intelligence utilizando datos disponibles de sensores basados ​​en el espacio; unidades aerotransportadas, sensores meteorológicos, sensores de superficie, etc. sería el primer paso. Para estas aplicaciones, es posible explotar los algoritmos de IA comerciales maduros y bien probados, sin embargo, la complejidad de entrenar la IA individualmente para cada caso de uso es una actividad ardua y que requiere mucho tiempo. Además, adquirir el conjunto de datos correcto para el entrenamiento y las pruebas en sí mismo es un desafío. La dificultad que probablemente se enfrentará al moldear tales soluciones comerciales a un estándar de grado MIL y usar IA en un modelo SaaS (software como servicio) aún no se ha investigado a fondo.

El hombre en el bucle surgió como un criterio necesario para cualquier aplicación de IA en combate debido a múltiples factores, especialmente cuando la IA aún está lejos de lograr precisión en la detección de amenazas. Por ejemplo, los algoritmos de procesamiento de imágenes para que la inteligencia artificial identifique una amenaza aún no están completamente desarrollados, ya que las tecnologías de soporte aún no se han innovado. La confianza en el sistema de IA es todavía un largo camino para dejar que la IA se enfrente de forma autónoma a un objetivo hostil. Incluso los sistemas C4I de la generación actual están diseñados para los modos AUTO / SEMI-AUTO / MANUAL (es decir, autónomo, semiautónomo, manual) y tienen un elemento humano como parte del proceso. Esta intervención del elemento humano puede ser en forma de presionar el gatillo para DISPARAR (es decir, disparar un arma), Selección de objetivo o Autorización de FUEGO. Por lo tanto, los sistemas C4I con tal ‘man-in-the-loop’ limitan los sistemas para ser designados como Soft-real Time en lugar de Hard-real Time.

IA en sistemas de comunicación

La información ISR táctica centrada en la red combinada con las operaciones conjuntas en una misión de combate requiere la recopilación y transmisión de información entre las unidades de la red (como satélites, guerra electrónica aérea, AWACS, etc.). El movimiento de información en tiempo real a través de múltiples sistemas en el bucle siempre disminuye el cociente de «tiempo real» dentro de la información, lo que hace que los datos estén obsoletos para su uso. Aquí, la arquitectura de computación Edge y las redes de acceso múltiple impulsadas por IA surgen como una solución de comunicación ideal. La comunicación óptica de espacio libre (FSO), los canales de comunicación 5G y Satcom se pueden utilizar de manera óptima para lograr un ancho de banda flexible y asegurado. Además, la arquitectura actual del sistema de inteligencia artificial requiere llevar los datos al motor de inteligencia artificial para su procesamiento, sin embargo, se está haciendo para acercar la inteligencia artificial al extremo de los datos utilizando tecnologías de vanguardia.

Soluciones de IA para UAV

El trabajo de investigación y desarrollo relacionado con la aplicación de IA demostró las capacidades de combate mejoradas que los UAV traerán en las operaciones de combate aéreo. Se puede decir que la IA en los UAV es la extrapolación natural que hace que los drones sean verdaderamente autónomos. Estos vehículos aéreos no tripulados lanzados por Air son hoy en día capaces de obtener imágenes de distancia y comunicación de rango extendido. Se espera que los UAV mejoren las capacidades de soporte de decisiones en el borde, haciendo así que los sistemas DSS sean más eficientes y efectivos.

Mantenimiento predictivo de activos aéreos

El uso de IA para el mantenimiento predictivo es un campo que ya ha evolucionado comercialmente y se encuentra en varias etapas de implementación por parte de empresas multinacionales. Está bien comprobado que las predicciones basadas en IA maximizan la eficiencia, reducen el tiempo de inactividad no planificado y aumentan la confiabilidad del equipo. Junto con una aplicación de programación de mantenimiento, proporciona la capacidad de administrar, programar y ejecutar programas de mantenimiento para miles de máquinas y ayudar al usuario a administrar el ciclo de vida completo de los activos para finalmente ayudar en una planificación estratégica inteligente. Es posible proporcionar alertas oportunas a través de alarmas, activadores de correo electrónico, notificaciones en pantalla o SMS para solicitar una acción por parte del usuario. Las aeronaves tienen un programa de mantenimiento bien definido, estructurado y estricto para mantener estos activos aéreos en combate listos en todo momento. El concepto de logística de operaciones se puede implementar de manera efectiva utilizando técnicas de mantenimiento predictivo basadas en IA.

Ética de la IA en el papel de combate

Los sistemas de IA se designan como ‘IA verdadera’ cuando tienen la capacidad intrínseca de realizar mediciones ‘propias’ según las circunstancias operativas, entrenarse continuamente y ejecutar con éxito la misión de combate. El desarrollo de una red neuronal de aprendizaje profundo autodidacta como esta es técnicamente factible. Sin embargo, lograr este nivel de la máxima máquina de matar basada en IA plantea múltiples problemas éticos, especialmente cuando se trata de la conciencia humana. Trae de vuelta la memoria del arrepentimiento de Oppenheimer por el despliegue exitoso del Proyecto Manhattan para finalmente concluir la Segunda Guerra Mundial.

Conclusión

Hay una aplicación definitiva de la IA en el papel de Air Combat y es cuestión de tiempo que la IAF también busque incorporar a la IA dentro de sus capacidades de guerra. La necesidad de datos imparciales para entrenar y probar tales sistemas de combate será uno de los mayores desafíos para la IAF. También es necesario abordar muchos aspectos de seguridad, como los servidores en la nube inteligentes disponibles en la India de forma independiente para proporcionar la confidencialidad de los datos y la seguridad cibernética en la infraestructura de soporte. En un futuro cercano, las soluciones de IA en Air Combat y el mantenimiento predictivo cambiarán los SOP de IAF. Sin embargo, la contradicción aquí es si el Procedimiento de Adquisición de Defensa (DAP) convencional existente es adecuado para permitir la introducción de soluciones basadas en IA, o si estos procedimientos de adquisición también serán modificados por IA para siempre.

(El autor es un experto en C4I que ha trabajado en el desarrollo de los sistemas nativos de Gestión de Combate Naval (CMS). Tiene un gran interés en las soluciones C4I de Guerra Conjunta pertenecientes a los módulos de Evaluación de Amenazas y Guerra, Fusión de Datos Multiplataforma y Multisensor (MPMSDF). Correo electrónico: milind@aikairos.com Las opiniones expresadas son personales y no reflejan la posición oficial ni la política de Financial Express Online.)

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