Investigadores del APL (Applied Physics Laboratory) de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado un copiloto virtual para aviones de combate dotado del poder computacional de la IA.
La mayor parte del trabajo en este campo, como el XQ-58A Valkyrie, el avión experimental sin piloto de la Fuerza Aérea de Estados Unidos, se centra en la creación de aviones de combate autónomos avanzados. Sin embargo, los investigadores de APL tienen la vista puesta en aumentar la toma de decisiones humana con la ayuda de la Inteligencia Artificial.
En lugar de tratar de reemplazar a los pilotos, los investigadores de APL apuntan a ayudarlos a tener éxito mejorando y complementando sus habilidades, intuición y experiencia con la velocidad y precisión de las máquinas.
Emulando un modelo planteado en las películas de ciencia ficción de ‘Star Wars’, en donde los pilotos rebeldes usan sus cazas espaciales con la asistencia de robots que les ayudan en situaciones de peligro o combate.
Con ese fin, el equipo ha creado, a lo largo de tres años de minucioso desarrollo, un compañero de equipo de IA llamado VIPR (Virtual Intelligent Peer-Reasoning), que sirve al piloto en tres funciones críticas: como un compañero consciente de la situación, un compañero de ala de alto rendimiento y un asistente de apoyo cognitivo.
John Winder, un científico informático del Force Projection Sector de APL, compara a VIPR con R2-D2, el droide que asiste al piloto de “La guerra de las galaxias”.
“Puede quedarse atrás y brindar apoyo manteniendo la conciencia situacional, rastreando los puntos ciegos y alertando al piloto cuando sea necesario, o puede intervenir y desempeñar el papel del piloto, pilotando el avión y tomando medidas para salvar la vida de su piloto humano”, dijo en un comunicado.
Otra forma de pensar en VIPR es como un asistente de navegación y GPS extremadamente avanzado, que está ahí para ayudar al piloto a superar los puntos ciegos. Pero mientras que los puntos ciegos de un conductor son visuales, los puntos ciegos del piloto de combate son principalmente cognitivos.
“Los pilotos de combate son, por naturaleza, personas muy seguras de sí mismas”, dijo Winder. “Esa es una necesidad profesional y una ventaja, pero también puede conducir a una especie de visión de túnel que podría impedirles asumir nueva información crítica en el fragor del combate”.
Por lo tanto, una de las funciones más importantes de VIPR es rastrear activamente el estado cognitivo del piloto. Tiene que comprender las intenciones del piloto, saber lo que el piloto sabe y razonar sobre lo que el piloto entiende, de modo que reconozca cuándo la IA y el piloto ya no están en la misma página.
“Además de mirar ‘hacia afuera’ para rastrear y predecir las amenazas adversarias, VIPR también tiene que mirar ‘hacia adentro’ para entender las intenciones, objetivos y modos de comportamiento del piloto humano, todo segundo a segundo”, dijo Winder. “Y cuando el piloto se ha perdido algo crítico durante el combate, VIPR tiene que informarle de ello de manera oportuna y procesable para ayudarlo a sobrevivir al enfrentamiento”.
El prototipo VIPR es capaz de hacer todo esto en una simulación interactiva en tiempo real, respondiendo a los comandos de voz del piloto, cambiando roles entre piloto y copiloto de manera fluida y sin problemas, y por si eso no fuera suficiente, también puede pilotar múltiples compañeros de escuadrón autónomos o aviones de combate colaborativos. En este modo, el piloto humano puede actuar como el mariscal de campo de un equipo de fútbol, dirigiendo los objetivos de un equipo controlado por VIPR.
Después de tres años de desarrollo, el equipo de APL se está preparando para evaluar más formalmente su prototipo de IA con pilotos humanos. Pero anecdóticamente, al menos, la respuesta inicial ha sido prometedora.
“Tenemos algunos ex pilotos en nuestro equipo, y todos ellos han salido de la simulación con una sonrisa en la cara”, dijo Winder. “Y como yo no soy piloto, cuando participo en el escenario de simulación sin ayuda, sobrevivo quizás ocho segundos. Con VIPR, puedo sobrevivir y ganar. Obviamente, tenemos que hacer pruebas mucho más rigurosas antes de que esto pueda implementarse, pero somos optimistas en función de lo que hemos visto hasta ahora”.
Con información de Europa Press