La inteligencia artificial IA desarrollada por un graduado de doctorado de la Universidad de Cincinnati fue evaluada recientemente por el experto en la materia y el coronel retirado de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos, Gene Lee, que posee una amplia experiencia en combate aéreo como instructor y Gerente de combate aéreo con un caza considerableexperiencia en aeronaves: en un simulador de combate aéreo de alta fidelidad.
La inteligencia artificial, denominada ALFA, fue la vencedora en ese escenario simulado y, según Lee, es "la IA más agresiva, receptiva, dinámica y creíble que he visto hasta la fecha".
Los detalles sobre ALPHA - un avance significativo en la aplicación de lo que se llama sistemas genéticos difusos se publican en la edición más reciente de la Diario de Gestión de Defensa , ya que esta aplicación está diseñada específicamente para su uso con vehículos aéreos de combate no tripulados UCAV en misiones de combate aéreo simuladas con fines de investigación.
Las herramientas utilizadas para crear ALPHA, así como el proyecto ALPHA, han sido desarrolladas por Psibernetix, Inc., recientemente fundada por el egresado doctoral de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de California 2015 Nick Ernest, ahora presidente y CEO de la firma; así comoDavid Carroll, director de programación, Psibernetix, Inc .; con tecnologías de apoyo e investigación de Gene Lee; Kelly Cohen, profesora aeroespacial de la UC; Tim Arnett, estudiante de doctorado aeroespacial de la UC; y patrocinadores del Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea.
ALTA PRESIÓN Y PASO RÁPIDO: UN SOCIO QUE DISPARA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ALPHA se ve actualmente como una herramienta de investigación para la formación de equipos tripulados y no tripulados en un entorno de simulación. En sus primeras iteraciones, ALPHA superó consistentemente un programa de computadora de base utilizado anteriormente por el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea para la investigación. En otras palabras, derrotó a otrosOponentes de IA.
De hecho, fue solo después de que las primeras iteraciones de ALPHA vencieron a otros oponentes de programas de computadora que Lee luego tomó los controles manuales contra una versión más madura de ALPHA en octubre pasado. No solo Lee no pudo anotar un asesinato contra ALPHA después de repetidos intentos, fue disparado en el aire cada vez durante enfrentamientos prolongados en el simulador.
Desde ese primer encuentro humano contra ALPHA en el simulador, esta IA también ha superado repetidamente a otros expertos, e incluso es capaz de vencer a estos expertos humanos cuando su avión controlado por ALPHA se ve perjudicado deliberadamente en términos develocidad, giro, capacidad de misiles y sensores.
Lee, que ha estado volando en simuladores contra oponentes de la IA desde principios de la década de 1980, dijo sobre ese primer encuentro contra ALPHA, "Me sorprendió lo consciente y reactivo que era. Parecía ser consciente de mis intenciones y reaccionó instantáneamente amis cambios en el vuelo y mi despliegue de misiles. Sabía cómo derrotar el disparo que estaba realizando. Se movía instantáneamente entre acciones defensivas y ofensivas según fuera necesario ".
Agregó que con la mayoría de las IA, "un piloto experimentado puede golpearlo la IA si sabes lo que estás haciendo. Seguro, es posible que un programa de IA te haya derribado de vez en cuando cuando,como piloto, intentaban algo nuevo, pero, hasta ahora, un oponente de IA simplemente no podía seguir el ritmo de la presión y el ritmo reales de los escenarios de combate ".
Pero, ahora, ha sido Lee, quien se ha entrenado con miles de pilotos de la Fuerza Aérea de EE. UU., Ha volado en varios aviones de combate y se ha graduado de la Escuela de Armas de Combatiente de EE. UU. El equivalente a obtener un título avanzado en tácticas y estrategia de combate aéreo,así como otros pilotos que se han sentido presionados por ALPHA.
Y, más, cuando Lee vuela contra ALPHA en sesiones de una hora que imitan misiones reales, "voy a casa sintiéndome exhausto. Estoy cansado, agotado y mentalmente exhausto. Esto puede ser inteligencia artificial, pero representa un verdaderodesafío."
UN WINGMAN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL: CÓMO PUEDE DESARROLLAR UN PAPEL DE COMBATE AI
Ernest explicado, "ALPHA ya es un oponente mortal para enfrentar en estos entornos simulados. El objetivo es continuar desarrollando ALPHA, impulsar y extender sus capacidades y realizar pruebas adicionales contra otros pilotos entrenados. La fidelidad también necesita ser incrementada,que vendrá en forma de modelos aerodinámicos y de sensores aún más realistas. ALPHA es totalmente capaz de acomodar estas adiciones, y en Psibernetix esperamos continuar con el desarrollo ".
A largo plazo, la inteligencia artificial en equipo con las capacidades aéreas de los EE. UU. Representará un salto revolucionario. El combate aéreo, tal como lo realizan hoy los pilotos humanos, es una aplicación muy dinámica de física aeroespacial, habilidad, arte e intuición para maniobrar un avión de combatey misiles contra adversarios, todos moviéndose a velocidades muy altas. Después de todo, los combatientes de hoy se acercan entre sí a velocidades superiores a 1,500 millas por hora mientras vuelan a altitudes superiores a 40,000 pies. Los microsegundos importan, y el costo de un error es muy alto.alto.
Eventualmente, ALPHA apunta a disminuir la probabilidad de errores ya que sus operaciones ya ocurren significativamente más rápido que las de otros programas de productos de consumo basados en el lenguaje. De hecho, ALPHA puede tomar la totalidad de los datos del sensor, organizarlos, crear un completomapeo de un escenario de combate y toma o cambia decisiones de combate para un vuelo de cuatro aviones de combate en menos de un milisegundo. Básicamente, la IA es tan rápida que podría considerar y coordinar el mejor plan táctico y respuestas precisas, dentro de un entorno dinámico,más de 250 veces más rápido de lo que los oponentes humanos de ALPHA podrían parpadear.
Por lo tanto, es probable que el combate aéreo futuro, que requiere tiempos de reacción que superen las capacidades humanas, integre a los miembros del ala de la IA, vehículos aéreos de combate no tripulados UCAV, capaces de realizar combate aéreo y formar equipo con aviones tripulados en los que un sistema de gestión de batalla a bordoser capaz de procesar la conciencia situacional, determinar reacciones, seleccionar tácticas, administrar el uso de armas y más. Entonces, AI como ALPHA podría evadir simultáneamente docenas de misiles hostiles, disparar con precisión a múltiples objetivos, coordinar acciones de compañeros de escuadrón y grabar y aprender deobservaciones de tácticas y capacidades enemigas.
Cohen de UC agregó, "ALPHA sería una IA extremadamente fácil para cooperar y tener como compañero de equipo. ALPHA podría determinar continuamente las formas óptimas de realizar tareas ordenadas por su tripulante tripulado, así como proporcionar asesoramiento táctico y situacional al restode su vuelo "
UNA VICTORIA DE PROGRAMACIÓN: BAJO PODER DE COMPUTACIÓN, RESULTADOS DE ALTO RENDIMIENTO
Normalmente se esperaría que una inteligencia artificial con las capacidades de aprendizaje y rendimiento de ALPHA, aplicable a problemas increíblemente complejos, requeriría una súper computadora para funcionar.
Sin embargo, ALPHA y sus algoritmos no requieren más que la potencia de cómputo disponible en una PC de bajo presupuesto para ejecutarse en tiempo real y reaccionar y responder rápidamente a la incertidumbre y los eventos o escenarios aleatorios.
Según un ingeniero principal para la autonomía en AFRL, "ALPHA muestra un potencial increíble, con una combinación de alto rendimiento y bajo costo computacional que es una capacidad habilitadora crítica para operaciones complejas coordinadas por equipos de aviones no tripulados".
Ernest comenzó a trabajar con Cohen, miembro de la facultad de ingeniería de la UC, para resolver ese desafío de potencia informática hace unos tres años mientras era estudiante de doctorado. Ernest también obtuvo su título universitario de UC en ingeniería aeroespacial y mecánica de ingeniería en 2011 y su maestría en UC, también eningeniería aeroespacial y mecánica de ingeniería, en 2012.
Abordaron el problema usando el control basado en el lenguaje en comparación con el numérico y usando lo que se llama un sistema "Genetic Fuzzy Tree" GFT, un subtipo de lo que se conoce como algoritmos de lógica difusa.
afirma Cohen de la UC, "Se ha demostrado que los sistemas difusos genéticos tienen un alto rendimiento, y un problema con cuatro o cinco entradas puede resolverse fácilmente. Sin embargo, aumente eso a cien entradas, y ningún sistema informático en el planeta Tierra podría resolverlo actualmenteel desafío de procesamiento involucrado, a menos que ese desafío y todas esas entradas se desglosen en una cascada de subdecisiones "
Ahí es donde entran en juego el sistema Genetic Fuzzy Tree y los años de trabajo de Cohen y Ernest.
Según Ernest, "La forma más fácil de describir el sistema Genetic Fuzzy Tree es que se parece más a la forma en que los humanos abordan los problemas. Tomemos, por ejemplo, un receptor de fútbol que evalúa cómo ajustar lo que hace en función del esquinero que lo cubre. El receptorno piensa para sí mismo: 'Durante esta temporada, este esquinero que me cubrió ha tenido tres intercepciones, 12 yardas de retorno promedio después de las intercepciones, dos balones sueltos forzados, 4.35 segundos de 40 yardas, 73 tacleadas, 14 tacleadas asistidas, solo un paseinterferencia, y cinco pases defendidos, tiene 28 años, y actualmente son 12 minutos en el tercer cuarto, y ha visto exactamente 8 minutos y 25.3 segundos de tiempo de juego '".
Ese receptor, en lugar de quedarse quieto en la línea de scrimmage antes de la jugada tratando de recordar todas las diferentes estadísticas específicas y lo que significan individualmente y combinadas con la forma en que debería cambiar su rendimiento, solo consideraría al esquinero como 'realmente bueno.'
La capacidad histórica del esquinero no sería la única variable. Específicamente, su altura relativa y su velocidad relativa probablemente también deberían considerarse. Por lo tanto, la decisión de control del receptor podría ser tan rápida y simple como: 'Este esquinero es realmente bueno,mucho más alto que yo, pero soy más rápido ''
En el nivel más básico, ese es el concepto involucrado en términos de la potencia informática distribuida que es la base de un sistema Genetic Fuzzy Tree en el que, de lo contrario, la toma de decisiones / escenarios requeriría una cantidad de reglas demasiado alta si se realizara con un solo controlador.
Agregó Ernest, "Solo considerar las variables relevantes para cada subdecisión es clave para que podamos completar tareas complejas como humanos. Por lo tanto, tiene sentido que la IA haga lo mismo".
En este caso, la programación implicó dividir los complejos desafíos y problemas representados en el despliegue de cazas aéreos en muchas subdecisiones, reduciendo así significativamente el "espacio" requerido o la carga de buenas soluciones. Las ramas o subdivisiones de esta decisión-hacer un árbol consiste en tácticas de alto nivel, disparos, evasión y defensa.
Esa es la parte del "árbol" del término sistema "Genetic Fuzzy Tree".
PROGRAMACIÓN BASADA EN LENGUAJE, GENÉTICA Y GENERACIONAL
La mayoría de la programación de IA utiliza control numérico y proporciona parámetros muy precisos para las operaciones. En otras palabras, no hay mucho margen de maniobra para ninguna mejora o toma de decisiones contextuales por parte de la programación.
Los algoritmos de IA que Ernest y su equipo desarrollaron en última instancia están basados en el lenguaje, con escenarios y reglas if / then capaces de abarcar de cientos a miles de variables. Este control basado en el lenguaje o lógica difusa, aunque mucho menos sobre las matemáticas complejas, puede serverificado y validado.
Otro beneficio de este control lingüístico es la facilidad con la que se puede impartir conocimiento experto al sistema. Por ejemplo, Lee trabajó con Psibernetix para proporcionar consejos tácticos y de maniobra que se conectaron directamente a ALPHA. Se produce ese "enchufe"a través de entradas en un controlador de lógica difusa. Esas entradas consisten en términos definidos, por ejemplo, cerca o lejos en la distancia a un objetivo; si / luego reglas relacionadas con los términos; y entradas de otras reglas o especificaciones.
Finalmente, la programación ALPHA es generacional. Se puede mejorar de una generación a la siguiente, de una versión a la siguiente. De hecho, la versión actual de ALPHA es solo eso: la versión actual. Se espera que las versiones posterioresrendir significativamente mejor.
Nuevamente, de Cohen de la UC, "En muchos sentidos, no es diferente que cuando comenzó el combate aéreo en la Primera Guerra Mundial. Al principio, había un montón de pilotos. Los que sobrevivieron hasta el final de la guerra fueron losases. Solo en este caso, estamos hablando de código ".
Para alcanzar su nivel de rendimiento actual, la capacitación de ALPHA se realizó en una PC de $ 500 para el consumidor. Este proceso de capacitación comenzó con numerosas y aleatorias versiones de ALPHA. Estas versiones de ALPHA generadas automáticamente demostraron su eficacia frente a una versión de ALPHA ajustada manualmente.Las cadenas de código exitosas se "cruzan" entre sí, favoreciendo las versiones más fuertes o de mayor rendimiento. En otras palabras, solo se usa el código de mejor rendimiento en las generaciones posteriores. Finalmente, una versión de ALPHA llega a la cima en términosde rendimiento, y ese es el que se utiliza.
Esta es la parte "genética" del sistema "Genetic Fuzzy Tree".
Dijo Cohen, "Todos estos aspectos se combinan, la cascada del árbol, la programación basada en el lenguaje y las generaciones. En términos de emular el razonamiento humano, siento que esto es para vehículos aéreos no tripulados lo que IBM / Deep Blue vs. Kasparovfue al ajedrez "
FINANCIACIÓN Y APOYO
ALPHA es desarrollado por Psibernetix Inc., que sirve como contratista del Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos.
El Instituto de Graduados del Área de Dayton y el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea de los EE. UU. Proporcionaron apoyo para la investigación doctoral de Ernest, $ 200,000 en total, durante tres años.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cincinnati . Original escrito por MB Reilly. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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