ビデオ 米空軍テストパイロット学校と国防高等研究計画局(DARPA)は、AIソフトウェアが改修されたF-16戦闘機を人間のパイロットとの空中戦で飛行できることを実証し、機械学習の画期的な進歩を達成したと主張している。
この主張は、アメリカ空軍とDARPAがX-62A VISTA(他の航空機の性能を模倣できるためテストベッドとして製造された飛行機)に機械学習を実装していることと、その成果が全米航空協会の2023年の最終候補XNUMX社のXNUMXつとして認められたことにかかっている。ロバート J. コリアー トロフィーは、アメリカの航空学または宇宙飛行学の傑出した偉業に贈られる年次賞です。
「自律型空対空戦闘の可能性は何十年も前から想像可能でしたが、現実は今に至るまで遠い夢のままです。」 と フランク・ケンダル空軍長官。 「2023 年、X-62A は戦闘航空における最も重要な障壁の XNUMX つを打ち破りました。これは変革の瞬間であり、すべては画期的な成果によって可能になったのです。」
DARPA は数年にわたり、模擬飛行機を操縦するための AI エージェント ソフトウェアをテストしてきました。その エア コンバット エボリューション (ACE) プログラムの起源は 2020 年に遡ります。 アルファドッグファイトトライアル フライトシミュレーターで穴を掘られた人間のパイロット AI相手に.
AI ソフトウェアはその競争に勝ちましたが、優位性がありました。実際の航空機に過度のストレスがかかり、人間のパイロットに害を及ぼす重力加速度を生成する速度での飛行が許可されていました。
ヒューリスティックまたはルールベースの自律性は、軍事および宇宙用途では一般的なアプローチです。この種のエキスパート システムは、特定のアクションにつながる条件ベースのトリガーを指定する if-then ステートメントに要約されます。ただし、考慮すべき変数やルールが多すぎる場合、このアプローチはあまり役に立ちません。
「機械学習のアプローチは、現在および将来の状況に対して情報に基づいた意思決定を行うために過去のデータを分析することに依存しており、多くの場合、人間には知覚できない洞察や、従来のルールベースの言語では表現するのが難しい洞察を発見します。」 説明 MIT CSAIL ディレクターのダニエラ・ラス氏が DARPA のビデオで語ったもので、以下でご覧いただけます。 「機械学習は、条件が動的に変動し、明確で堅牢なルールを確立することが難しい環境や状況において非常に強力です。」
軍用機間の空中戦は非常にダイナミックなシナリオです。しかし、機械学習には克服する必要がある欠点があります。軍関係者が信頼し、航空当局がそのようなコードを実装するシステムを認証できるように、十分に説明可能で検証可能である必要があります。
X-62A は本質的には F-16 にフライト シミュレーターを統合したもので、機械学習エージェントが飛行機を操作できるようになります。
「今年の素晴らしい成果は、これらの機械学習エージェントを現実世界の環境の X-62A に配置したことです。」 と ジェームズ・ヴァルピアーニ大佐、テストパイロット学校の司令官。
2022 年 62 月、機械学習エージェントが X-2023A の飛行経路を制御しました。これは AI 操縦にとって初めてのことでした。テストと改良はその後数カ月間続き、62年16月にAIソフトウェアがX-XNUMXAを人間操縦のF-XNUMXとの模擬空中戦で飛行させた。それは、人間の安全基準に違反することなく、また、機内のパイロットが介入して制御を取得するように誘導することもなく、それを実行しました。
DARPAによれば、X-62Aチームの成果は、軍事用途と商業用途の両方における自律飛行の検証として、AlphaGo Zeroがチェス、将棋、囲碁に与えた影響と同様にみなされるだろう。
しかし、チームの努力は2023年のコリアー・トロフィーを獲得するには十分ではありませんでした。 受賞 NASA と OSIRIS-REx 小惑星サンプル捕獲・返却チームに。 ®
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- 情報源: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/darpa_f16_flight/
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