Cómo el avión de combate de próxima generación de Europa pretende aprovechar la ola de la IA

BERLÍN — El Sistema Aéreo de Combate del Futuro de Europa continental, un ambicioso esfuerzo para desplegar un conjunto de aviones de guerra y drones en la década de 2040, podría convertirse en el primer programa de defensa a gran escala con inteligencia artificial totalmente incorporada.

Un consorcio formado por Alemania, Francia y España (al que Bélgica se unió como observador el año pasado) promete tener los primeros demostradores en condiciones de volar de esta idea futurista para finales de esta década. La inteligencia artificial desempeñará un papel clave en prácticamente todos los aspectos del sistema, según dijeron ingenieros y expertos a Defense News en una serie de entrevistas, influyendo en todo, desde el desarrollo de la plataforma hasta las decisiones sobre la cadena de detonación e incluso en las mismas cosas que ven los pilotos.

La principal novedad del FCAS, en comparación con las plataformas existentes, es el uso de los llamados compañeros leales. Estos drones deben viajar junto con la aeronave principal tripulada y actuar para mejorar la misión, recopilando más datos, permitiendo una mayor potencia de fuego o simplemente abrumando las defensas enemigas por su gran número.

«Como no queremos tener que controlarlos desde una cabina con una palanca y un acelerador», estos drones requerirán un cierto nivel de automatización o autonomía, dijo Thomas Grohs, jefe de capacidades futuras de Airbus e ingeniero jefe del proyecto FCAS.

Desarrollar este tipo de inteligencia, que implica encontrar el grado óptimo de implicación del piloto en diferentes situaciones, será crucial. al éxito del programa en su conjunto.

Siempre en línea

La empresa de Onur Deniz, NeuralAgent, se encarga de garantizar que los datos fluyan a donde deben ir, permitiendo que cada uno de los componentes del sistema esté en contacto constante. La startup con sede en Múnich está adoptando lo que llama un «enfoque de agente de IA»: en lugar de un algoritmo de toma de decisiones centralizado basado en la nube, cada uno de los drones de apoyo utilizará modelos más pequeños, gestionados localmente, para operar de forma autónoma e intercambiará información con sus pares mediante canales de comunicación como ópticos, radio de banda estrecha o incluso infrarrojos. Al hacerlo, construirán continuamente enlaces de datos redundantes y en constante cambio que proporcionarán una conectividad permanente.

“Esto le permite construir rápidamente sus propias redes en regiones sin suministro eléctrico o en conflicto”, afirmó Deniz. En simulaciones por computadora que probaron el concepto en escenarios del mundo real, este enfoque mantuvo la conectividad en entornos adversos de guerra electrónica durante más del 95 % del tiempo. En comparación, los modelos administrados centralmente y basados ​​en la nube tuvieron una tasa de éxito inferior al 0,5 % en las pruebas de NeuralAgent, afirmó.

Para fines de 2025, el software estará listo para integrarse en el hardware existente (sistemas heredados, primero), dijo Deniz, describiéndolo como un «complemento que puedes colocar donde quieras».

La empresa afirma que sus modelos son extremadamente eficientes en el uso de los recursos. “Podrías ejecutarlos en una Raspberry Pi y ocuparían menos de un gigabyte de espacio”, dijo Deniz, refiriéndose a los pequeños ordenadores de placa única populares entre las escuelas y los aficionados, cuyo precio ronda los 50 dólares. “Todo lo que necesitamos es un entorno Linux”. El acceso a la pila de comunicaciones de la plataforma es realmente el único requisito previo, explicó. “Gracias a la contenedorización, la instalación será tan sencilla como si estuvieras instalando una biblioteca para codificar”.

Si bien el desarrollo del FCAS de NeuralAgent se centra actualmente en la creación de redes, Deniz prevé que el próximo paso será utilizar la tecnología para una planificación de misiones más compleja, lo que incluiría la toma de decisiones en función del entorno de combate y el desplazamiento de activos para optimizar las comunicaciones y alcanzar los objetivos.

¿Qué es, en definitiva, un piloto?

La constelación de aviones tripulados y no tripulados trabajando juntos requerirá una redefinición radical de lo que es el papel de un piloto, dijo Grohs, el ingeniero jefe de Airbus. Sentarse en la cabina del próximo caza de Europa no sólo será cuestión de volar el avión, sino «realmente de convertirse en un operador de misión», dijo, «elevándose por encima de su propio activo y operando la misión junto con su piloto».mi“vehículos que pueden ser tripulados o no tripulados”.

De hecho, volar el avión puede tener un papel secundario; el plan es dar incluso a las aeronaves tripuladas la opción de volar completamente por su cuenta para permitir que los pilotos se concentren en la gestión de la misión, dijo el ingeniero jefe.

El objetivo del proyecto «es, sin duda, la autonomía», añadió. «A los compañeros leales se les asigna una tarea de alto nivel y, dentro de unos límites establecidos, los activos pueden trabajar de forma autónoma».

En comparación con la automatización, que Grohs definió como un sistema que cumple automáticamente una secuencia predefinida de eventos, la autonomía incluye la toma de decisiones.

Describió la implementación prevista como un piloto que elige qué acción quiere que se tome sin necesidad de emitir «una pulsación específica del disparador». Una capacidad como esta sería rápida de implementar, dijo, señalando el hecho de que pilotos de IA similares ya han volado en los EE. UU. y que «estamos probando cosas».

Principio organizador

Al menos inicialmente, los modelos de IA en el FCAS estarán todos “congelados”, dijo Grohs, lo que significa que no se realizará aprendizaje automático durante las misiones. Los algoritmos, ya sea para procesar datos de sensores o para tomar decisiones sobre atacar enemigos, se desarrollarán previamente y se volverán a entrenar fuera de la aeronave. Sin embargo, en algún momento, el aprendizaje automático podría integrarse en las propias plataformas aéreas, dijo.

De todos modos, la IA tocará cada elemento del ciclo de observación, orientación, decisión y acción, dijo Grohs, refiriéndose al marco de trabajo “OODA Loop” popularizado en los libros de texto de mando militar de Estados Unidos. Dijo que los algoritmos se emparejarían con sensores para mejorar la calidad de las imágenes, por ejemplo, pero también desempeñarían un papel en el desarrollo de cursos de acción.

Hasta qué punto la inteligencia artificial tomará decisiones de orientación por sí sola aún es tema de debate, añadió.

Aunque los detalles sobre el aspecto y las capacidades específicas del FCAS son todavía escasos, los recursos que se están invirtiendo son considerables. Solo en Airbus, más de 1.400 personas están trabajando actualmente en la plataforma de combate aéreo de próxima generación de Europa, dijo Christian Doerr, portavoz de la empresa. El gigante aeroespacial europeo desempeña un papel clave de coordinación para hacer realidad el proyecto junto con Dassault Aviation en Francia.

Según Grohs, muchas de las aplicaciones de los algoritmos basados ​​en IA ya existen de alguna forma, aunque de forma aislada. El proceso de integración, en el que participan innumerables empresas y miles de ingenieros, corre el riesgo de volverse inmanejable, según Simon Pfeiffer, director asociado de programas de la empresa de IA Helsing, con sede en Múnich. Como los modelos de IA dependen entre sí y de los datos que ingieren, la empresa, junto con sus socios, está trabajando en la creación de una “sala de montaje digital” para poner todo junto.

Según explicaron los representantes de la empresa a Defense News, el entorno en la nube para desarrolladores permite mejorar los flujos de trabajo, intercambiar datos y garantizar la interoperabilidad, todo ello respetando las limitaciones especialmente sensibles que implica trabajar en el sector de defensa. Según Helsing, la plataforma en línea ya la utilizan más de 50 colaboradores que trabajan en el proyecto FCAS y fue desarrollada especialmente para él.

En ese sentido, los ingenieros ya están utilizando la IA para incorporarla a las armas de próxima generación, afirmó Grohs. Incluso existe la idea de desarrollar un equivalente de GPT de Chat específico para FCAS para ayudar a los ingenieros con sus trabajos.

¿Robots asesinos?

Mientras tanto, organizaciones no gubernamentales y expertos en armas autónomas Han advertido sobre el peligro de delegar demasiado poder a las máquinas.Las preocupaciones incluyen la falta de fiabilidad de la visión artificial, la a menudo-la naturaleza opaca de la toma de decisiones de las máquinas y el peligro de la autonomía al aplicar una mentalidad táctica a cuestiones con implicaciones estratégicas.

En entrevistas con Defense News, algunos analistas expresaron su preocupación por el hecho de que, incluso si un sistema de armas no puede matar de forma autónoma por defecto, cambiar esto puede implicar solo un simple cambio de software, y los incentivos para activar ese cambio serían fuertes. Grohs no pudo descartar que el FCAS pudiera tener esta capacidad de cambiar entre esos modos, dependiendo de las «reglas de enfrentamiento que puedan aplicarse al conflicto respectivo», dijo el ingeniero jefe de Airbus.

“No veo una gran diferencia entre las decisiones autónomas y las humanas”, dijo Grohs. “No se debe asumir que una decisión de IA o una decisión humana es siempre 100% correcta”.