El programa Air Combat Evolution (ACE) de DARPA se encuentra en la mitad de la Fase 1 y ha logrado varios logros clave en anticipación de los combates aéreos de aviones de subescala en vivo en la Fase 2 a finales de este año. Los logros hasta la fecha incluyen: combates aéreos virtuales avanzados de IA que involucran escenarios de múltiples aviones dentro del alcance visual (WVR) y más allá del alcance visual (BVR) con armas simuladas actualizadas; vuelos en vivo de un avión instrumentado para medir la fisiología del piloto y la confianza en la IA; y modificaciones iniciales al primer entrenador a reacción a gran escala programado para albergar un “piloto” de IA a bordo en la Fase 3 del programa.
“Nuestro mayor enfoque al final de la Fase 1 es la transición de simulación a real de los algoritmos de IA mientras nos preparamos para escenarios de aviones de subescala de vuelo en vivo a fines de 2021”, dijo el Coronel Dan “Animal” Javorsek, programa gerente en la Oficina de Tecnología Estratégica de DARPA. “Gestionar esta transición al mundo real es una prueba crítica para la mayoría de los algoritmos de IA. De hecho, los esfuerzos anteriores han sido frágiles para este tipo de transiciones porque algunas soluciones pueden depender demasiado de los artefactos digitales del entorno de simulación».
El objetivo del programa ACE, que comenzó el año pasado, es desarrollar una autonomía confiable, escalable, a nivel humano e impulsada por IA para el combate aéreo mediante el uso de peleas de perros colaborativas entre humanos y máquinas como su problema de desafío. En agosto de 2020, el Laboratorio de Física Aplicada (APL) de Johns Hopkins ejecutó las pruebas AlphaDogfight del programa ACE, una competencia de ocho equipos cuyas IA volaron F-16 simulados en combates aéreos 1-v-1, desarrollado por APL. La IA campeona luego voló cinco combates aéreos simulados contra un piloto de caza F-16 experimentado en un simulador, venciendo al humano 5-0.
En febrero, los equipos de desarrollo de algoritmos de ACE completaron el siguiente nivel de combates aéreos simulados de IA en Scrimmage 1 en APL. APL ha seguido diseñando y ampliando el entorno de simulación para esta fase del programa ACE. Los equipos demostraron enfrentamientos simulados 2-contra-1 con dos F-16 «azules» amistosos luchando como un equipo contra un avión «rojo» enemigo. Esto marcó el primer golpe de IA después de AlphaDogfight Trials e introdujo más armas en la mezcla: una pistola para disparos precisos de corto alcance y un misil para objetivos de mayor alcance.
«Agregar más opciones de armas y múltiples aviones introduce muchas de las dinámicas que no pudimos impulsar y explorar en las Pruebas AlphaDogfight», dijo Javorsek. “Estos nuevos compromisos representan un paso importante para generar confianza en los algoritmos, ya que nos permiten evaluar cómo los agentes de IA manejan una vía clara de restricciones de incendios establecidas para prevenir el fratricidio. Esto es sumamente importante cuando se opera con armas ofensivas en un entorno dinámico y confuso que incluye un caza tripulado y también brinda la oportunidad de aumentar la complejidad y la formación de equipos asociados con la maniobra de dos aviones en relación con un adversario».
Otro enfoque importante del programa ACE es medir la confianza del piloto en la capacidad de la IA para realizar maniobras de combate, mientras que el ser humano a bordo se centra en las decisiones del administrador de batalla de mayor capacidad cognitiva. Para comenzar a capturar estos datos de confianza, los pilotos de prueba han realizado varios vuelos en un avión de entrenamiento L-29 en el Laboratorio de Desempeño del Operador del Instituto de Tecnología de la Universidad de Iowa. El avión de dos asientos está equipado con sensores en la cabina para medir las respuestas fisiológicas del piloto, dando a los investigadores pistas sobre si el piloto confía en la IA o no. En realidad, el avión no es impulsado por una IA; más bien, un piloto de seguridad en la cabina delantera actúa como un «servo actuador humano» que ejecuta las entradas de control de vuelo generadas por una IA. Para el piloto evaluador en el asiento trasero, parece como si la IA estuviera realizando las maniobras de la aeronave.
“De manera análoga a las millas por desconexión utilizadas en los vehículos autónomos, estamos registrando el tiempo por desconexión que sirve como una métrica importante para el programa. Además, hemos comenzado a buscar técnicas de medición para ver hacia dónde apunta la cabeza del piloto de evaluación, así como hacia dónde miran sus ojos alrededor de la cabina ”, dijo Javorsek. «Esto nos permite ver cuánto está comprobando el piloto la autonomía mirando por la ventana y comparándolo con la cantidad de tiempo que dedica a su tarea de gestión de batalla».
El programa ACE también está investigando dos marcos independientes para un AI Battle Manager en lo que se ha considerado el agente AlphaMosaic para BVR y comando y control de escala de campaña. Scrimmage 1 vio a estos dos agentes involucrarse en escenarios más complejos de Defensa de Misiles de Crucero (CMD) multidominio creados por APL. Los dos equipos de contratistas continúan perfeccionando sus agentes y arquitecturas en preparación para su competencia cara a cara Scrimmage 3 al final de la fase. Mirando más allá de las pruebas de aviones de subescala a fines de 2021, el intérprete de ACE Calspan ha comenzado a modificar el primer entrenador a reacción a gran escala L-39 que será pilotado por la IA en peleas de perros en vivo durante la Fase 3 del programa a fines de 2023 y 2024.
El primer paso es crear un modelo de rendimiento aerodinámico preciso del L-39 que el algoritmo de IA pueda usar para hacer predicciones y decisiones de maniobras tácticas. Una vez que el modelo aerodinámico esté completo, el L-39 se modificará por completo para que la IA pueda tomar el control de la aeronave.
DARPA/Marzo 22 de 2021
