Ha aparecido un nuevo capítulo en la historia de las máquinas que derrotan a los humanos: la IA derrotó una vez más a un piloto humano en un combate aéreo virtual. La competencia AlphaDogfight fue la prueba final de los algoritmos de redes neuronales desarrollados para el ejército estadounidense. Y la mejor demostración de las capacidades de agentes autónomos inteligentes capaces de derrotar aviones enemigos en combate aéreo. Más detalles - en el material Cloud4Y.
Esta no es la primera vez que una IA derrota a un piloto humano. Las pruebas realizadas en 2016 mostraron que un sistema de inteligencia artificial puede vencer a un instructor de vuelo de combate experimentado. Pero la simulación DARPA del jueves fue posiblemente más significativa, ya que enfrentó a muchos algoritmos entre sí y luego contra humanos en entornos desafiantes. Además de integrar la IA en los vehículos de combate para mejorar su capacidad de combate, simulaciones como estas también pueden ayudar a entrenar a pilotos humanos.
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En agosto pasado, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) seleccionó ocho equipos para participar en una serie de pruebas. La lista incluye Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Heron Systems, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI y SoarTech (como puede comprender, junto con grandes contratistas de la industria de defensa como Lockheed Martin, pequeñas empresas como Heron Sistemas).
El objetivo del programa era crear sistemas de inteligencia artificial para drones de combate y pilotos no tripulados que cubrieran a los cazas tripulados. Los científicos y los militares esperan que la IA pueda realizar combates aéreos de forma más rápida y eficiente que los humanos, y reducir la carga sobre el piloto, dándole tiempo para tomar decisiones tácticas importantes dentro de una misión de combate más grande.
La primera fase de las pruebas AlphaDogfight se llevó a cabo en noviembre de 2019 en el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins. En él, algoritmos de redes neuronales creados por diferentes equipos libraron una batalla aérea con el sistema de inteligencia artificial Red, creado por especialistas de DARPA. Las batallas entre los algoritmos se libraron en modo 1x1 con un nivel de dificultad bajo. La segunda etapa de prueba tuvo lugar en enero de 2020. Se diferenciaba del primero en mayor complejidad. La fase de prueba final, que tuvo lugar el 20 de agosto de 2020, se pudo ver en vivo en el canal de YouTube de DARPA .
Las pruebas se llevaron a cabo en el simulador de aviones FlightGear utilizando el modelo de software de dinámica de vuelo JSBSim. En las dos primeras etapas, los algoritmos de la red neuronal controlaron los cazas pesados F-15C Eagle, y en la tercera, el F-16 Fighting Falcon mediano.
Cómo una máquina derrotó a un hombre
En la tercera etapa de prueba, los algoritmos de la red neuronal primero llevaron a cabo batallas aéreas entre sí. El ganador de todas las batallas fue el sistema creado por Heron Systems. Las batallas aéreas se libraron a corta distancia utilizando solo armamento de cañón.
El algoritmo de Heron Systems luego llevó a cabo una pelea de perros con un experimentado piloto e instructor de combate de la Fuerza Aérea de EE. UU., El indicativo Banger. En total, se libraron cinco batallas. El algoritmo de IA ha triunfado sobre todos. "Las técnicas estándar de combate aéreo que aprenden los pilotos de combate no funcionaron", admitió el piloto que perdió el auto. Pero en las últimas rondas, el hombre pudo aguantar más.
La razón es que las IA no pudieron aprender de su propia experiencia durante las pruebas del mundo real. En la quinta y última ronda de la pelea de perros, el piloto humano pudo cambiar significativamente sus tácticas, lo que le permitió aguantar mucho más tiempo. Sin embargo, la falta de velocidad de entrenamiento de un piloto experimentado llevó a su derrota.
Otro ganador de la prueba es el aprendizaje por refuerzo profundo, en el que los algoritmos de inteligencia artificial una y otra vez, a veces muy rápidamente, prueban un problema en un entorno virtual hasta que desarrollan algo parecido a un entendimiento. No se revela qué tipo de red neuronal utilizaron los desarrolladores. Heron Systems utilizó el aprendizaje por refuerzo para entrenar la red neuronal. Durante el entrenamiento, la red ejecutó cuatro mil millones de simulaciones.
El segundo resultado en el combate aéreo virtual fue mostrado por un algoritmo desarrollado por Lockheed Martin. Su preparación también se llevó a cabo entrenando una red neuronal con refuerzo.
Pocos detalles
Lee Rietholz, director y arquitecto jefe de inteligencia artificial en Lockheed Martin, dijo a los periodistas después de las pruebas que tratar de hacer que el algoritmo funcione bien en el combate aéreo es muy diferente de enseñar al software a simplemente "volar", es decir, mantener una cierta dirección, altitud y velocidad.
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No hay duda de que la IA puede aprender y muy rápidamente. Usando recursos locales o en la nube para simular batallas aéreas, puede repetir la lección una y otra vez en varias máquinas. Lockheed, como varios otros equipos, tenía un piloto de combate. También podrían ejecutar conjuntos de entrenamiento en 25 servidores DGx1 al mismo tiempo. Pero lo que terminaron produciendo podría ejecutarse en una sola GPU . En comparación, después de la victoria, Ben Bell, ingeniero senior de aprendizaje automático en Heron Systems, dijo que su algoritmo pasó por al menos 4 mil millones de simulaciones y ganó alrededor de 12 años de experiencia.
Como resultado, DARPA felicitó a la startup Heron Systems por la victoria , cuyo algoritmo logró eludir el desarrollo de empresas más grandes como Lockheed Martin.
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