Vídeo A Escola de Pilotos de Teste da Força Aérea dos EUA e a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) afirmam ter alcançado um avanço no aprendizado de máquina ao demonstrar que o software de IA pode pilotar um caça F-16 modificado em um combate aéreo contra pilotos humanos.
As reivindicações baseiam-se na implementação de aprendizado de máquina pela USAF e DARPA em um X-62A VISTA, um avião construído como base de testes, pois pode imitar o desempenho de outras aeronaves, e no reconhecimento de seu trabalho como um dos quatro finalistas do 2023 da National Aeronautic Association. Troféu Robert J. Collier, um prêmio anual para feitos excepcionais da aeronáutica ou astronáutica na América.
“O potencial para o combate ar-ar autônomo é imaginável há décadas, mas a realidade permaneceu um sonho distante até agora”, dito Secretário da Força Aérea Frank Kendall. “Em 2023, o X-62A quebrou uma das barreiras mais significativas da aviação de combate. Este é um momento de transformação, tudo possível graças a conquistas inovadoras.”
A DARPA vem testando software de agente de IA para pilotar aviões simulados há vários anos. Isso é Evolução do Combate Aéreo (ACE) programa remonta a 2020, quando Testes AlphaDogfight colocou pilotos humanos em um simulador de vôo contra um oponente de IA.
O software de IA venceu a competição, mas tinha uma vantagem: era permitido voar a velocidades que sobrecarregariam uma aeronave real e gerariam forças G que prejudicariam um piloto humano.
A autonomia heurística ou baseada em regras tem sido uma abordagem comum em aplicações militares e espaciais. Esses tipos de sistemas especialistas resumem-se a declarações se-então que especificam gatilhos baseados em condições que levam a ações específicas. Mas esta abordagem é menos útil quando há demasiadas variáveis e regras a ter em conta.
“A abordagem de aprendizado de máquina depende da análise de dados históricos para tomar decisões informadas para situações presentes e futuras, muitas vezes descobrindo insights que são imperceptíveis para os humanos ou difíceis de expressar por meio de linguagens convencionais baseadas em regras”, explicado Daniella Rus, diretora do MIT CSAIL, em vídeo da DARPA que você confere abaixo. “O aprendizado de máquina é extraordinariamente poderoso em ambientes e situações onde as condições flutuam dinamicamente, dificultando o estabelecimento de regras claras e robustas.”
Os combates aéreos entre aeronaves militares são um cenário bastante dinâmico. Mas o aprendizado de máquina tem uma desvantagem que precisa ser superada. Precisa ser suficientemente explicável e verificável para que o pessoal militar confie nele e para que as autoridades da aviação certifiquem os sistemas que implementam esse código.
O X-62A é essencialmente um F-16 integrado a um simulador de vôo, para que agentes de aprendizado de máquina possam operar o avião.
“A incrível conquista deste ano foi pegar esses agentes de aprendizado de máquina e colocá-los no X-62A em um ambiente do mundo real”, dito Coronel James Valpiani, comandante da Escola de Pilotos de Teste.
Em dezembro de 2022, agentes de aprendizado de máquina controlaram a trajetória de voo do X-62A, uma inovação na pilotagem de IA. Os testes e melhorias continuaram ao longo dos meses seguintes, até que, em setembro de 2023, o software de IA voou o X-62A em uma simulação de combate aéreo contra um F-16 pilotado por humanos. Fê-lo sem violar as normas de segurança humana e sem levar os pilotos a bordo a intervir e assumir o controlo.
De acordo com a DARPA, as realizações da equipe X-62A seriam vistas de forma semelhante ao impacto do AlphaGo Zero no Chess, Shogi e Go, como uma validação da aviação autônoma para aplicações militares e comerciais.
Mas o esforço da equipe não foi suficiente para conquistar o Troféu Collier 2023, que foi premiado à NASA e à equipe de captura e retorno de amostras de asteróides OSIRIS-REx. ®
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- Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/darpa_f16_flight/
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