¿Cómo puede la IA seleccionar objetivos a partir de fotos de satélite?

El ejercicio Scarlet Dragon está evaluando las formas en que se podrían utilizar nuevas herramientas a muy corto plazo.

Estaba previsto que, a mediados de octubre, se lanzarán dos bombas reales GBU-32 sobre objetivos seleccionados por una herramienta de inteligencia artificial, en el marco de un ejercicio del Ejército de EE.UU. para comprobar cómo podría utilizarse la inteligencia artificial en el campo de batalla.

Los ataques del F-35 forman parte de la cuarta iteración del ejercicio Scarlet Dragon del XVIII Cuerpo Aéreo, cuyo objetivo es probar si la aplicación de la IA a múltiples flujos de datos puede acelerar la búsqueda y el ataque a objetivos previos a la invasión. La prueba será llevada a cabo por operadores del XVIII Airborne Corps desde Fort Bragg.

Durante el ejercicio se empleará el software inicial del Proyecto Maven, el principal proyecto militar de IA para la determinación de objetivos. Sin embargo, mientras que Maven analizaba las imágenes de vídeo en movimiento de los aviones no tripulados, el proyecto del Ejército aplica la misma tecnología a las imágenes de satélite. Esto ofrece la oportunidad de operar en una zona mucho más amplia. El ejercicio abarca varios campos de tiro desde Virginia hasta Georgia, con miles de objetivos potenciales repartidos en unos 7.200 kilómetros cuadrados.

Las primeras pruebas de concepto muestran que la idea es sólida. El pasado mes de agosto, el XVIII Corps llevó a cabo una suerte de prueba preliminar para estar seguro de que el concepto era correcto. Los resultados superaron sus expectativas, según el coronel Joe O’Callaghan, oficial de apoyo de fuego del XVIII Corps.

«Realizamos un experimento para ver cuántos objetivos podíamos encontrar en una hora», dijo O’Callaghan. Pero descubrieron que «la métrica no era cuántos objetivos podíamos encontrar en una hora, sino cuántas decisiones podíamos tomar en una hora».

Su equipo «tomó exponencialmente más decisiones de las que creíamos posibles. Tanto que el número de decisiones que tomábamos hacía que los sistemas informáticos existentes se colapsaran porque superábamos su capacidad para abordar objetivos derivados de forma secuencial». El volumen de objetivos que procedían en paralelo superaba a la tecnología secuencial», dijo.

El experimento también probar la habilidad de compartir rápidamente entre ejércitos y agencias; incluiría elementos del Navy’s Fleet Forces Command y del Naval Information Warfare Development Command; el 53rd Test Wing y el 461st Air Control Wing de la Fuerza Aérea; la National Reconnaissance Office; la National Geospatial Intelligence Agency, o NGA; y más.

La IA y otras nuevas tecnologías están acercando a los operadores a la NGA y a otros proveedores de datos. Esto se debe a que las decisiones que solían tomarse en los grandes centros de operaciones se están desplazando cada vez más hacia abajo, donde los comandantes de nivel inferior pueden ejercer un mayor control sobre los objetivos y otros elementos de la guerra.

«Lo que la NGA está haciendo ahora es ayudarnos a conseguir una verdadera capacidad de sensor a tirador, acortando la distancia entre una agencia de apoyo al combate y una unidad sobre el terreno mediante el empleo de esa IA y la racionalización, haciendo coincidir las estrategias de recogida con los requisitos de los objetivos», dijo O’Callaghan.

Cada uno de los cuerpos militares ha comenzado a realizar ejercicios destinados al mando y control conjunto de todos los dominios, o JADC2. El Army´s Project Convergence, cuya segunda iteración tendrá lugar en noviembre, se ha convertido en el buque insignia de la iniciativa JADC2. Pero mientras que está destinado a probar nuevas tecnologías para dar forma a cómo el Ejército hará la guerra a partir del año 2030, Scarlet Dragon se centra mucho más en cómo se podría aprovechar la IA si tuviera que invadir algún lugar esta noche. Pero ambos proyectos se informan mutuamente, dijo O’Callaghan.

Scarlet Dragon también muestra cómo se está empezando a abordar el reto de combatir en lugares donde no hay presencia de tropas, las llamadas operaciones «over-the-horizon», dijo O’Callaghan.

Pero el objetivo más importante del ejercicio es formar a los operadores para que piensen de forma diferente sobre cómo los datos informarán y acelerarán las operaciones. O’Callaghan lo calificó de esencial: las nuevas capacidades de la IA están evolucionando más rápido de lo que muchos predijeron, a medida que se encuentran nuevas correlaciones en datos cada vez más disponibles.

«No nos quedamos en la visión por ordenador. Estamos empezando a considerar la IA correlacional para reunir múltiples factores», dijo. «En el momento en que entren en juego estas capacidades de IA más generales, vamos a estar preparados para el combate con ellas».

Fte. Defense One