La Marina de los EE. UU. está ayudando a eliminar la necesidad de operadores humanos en los ataques de enjambres de drones. Un estudio dirigido por la Escuela de Postgrado Naval (NPS) de EE. UU. utiliza inteligencia artificial para permitir que las armas láser apunten y destruyan mejor múltiples ataques con drones.
Los láseres pueden atacar objetivos a la velocidad de la luz, por lo que las principales potencias militares están desarrollando vigorosamente armas láser para hacer frente a una variedad de amenazas, la más importante de las cuales es la existencia de drones cada vez más sofisticados.
Sin embargo, los láseres no son omnipotentes y hay muchos problemas que deben superarse antes de que puedan convertirse en armas prácticas. En primer lugar, los sistemas láser actuales requieren que los operadores humanos tengan ciertas habilidades para identificar y disparar objetivos.
Básicamente, este problema se puede dividir en dos tareas. En el caso de atacar un dron, la primera tarea es identificar el tipo de dron para poder determinar los puntos débiles a atacar. El segundo es entrenar el rayo láser en ese punto débil el tiempo suficiente para destruir o desactivar el objetivo, un desafío complicado que seguramente se volverá más complicado a medida que los drones autónomos se vuelvan más rápidos y ágiles en vuelo.
Los operadores humanos todavía tienen posibilidades de lidiar con éxito con un solo dron, pero los enjambres de drones son una historia diferente. Claro, un láser puede pasar de un objetivo a otro en una fracción de segundo, pero identificar un punto débil y fijar el rayo en él es otra cosa completamente distinta. En situaciones de combate reales, los operadores humanos pueden verse abrumados rápidamente. El problema empeorará a medida que los láseres mejoren en el manejo de misiles hipersónicos.
El Cuerpo de Marines de EE. UU., la División Dahlgren del Centro de Guerra de Superficie Naval, Lockheed Martin, Boeing y el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea (AFRL) están colaborando para desarrollar un nuevo sistema de seguimiento para láseres contra drones que utiliza inteligencia artificial para superar las limitaciones humanas a la hora de apuntar y lidiar con la distorsión atmosférica a largas distancias que pueden hacer que los rayos láser se desvíen de su objetivo.
El equipo de investigación utilizó un modelo en miniatura impreso en 3D de aleación de titanio del dron "Reaper" para entrenar el sistema de inteligencia artificial. El modelo escanea con luz infrarroja y radar, simulando cómo se vería un dron a escala real a través de un telescopio desde diferentes ángulos y distancias en condiciones de mala visibilidad.
El catálogo de imágenes generó dos conjuntos de datos de 100.000 imágenes que se utilizaron para entrenar el sistema de inteligencia artificial para identificar el dron, confirmar su ángulo con respecto al observador, encontrar puntos débiles y fijar el haz en ese punto. Mientras tanto, las entradas del radar proporcionan datos para determinar el rumbo y la distancia del dron. Para entrenar el sistema, configuramos tres escenarios de entrenamiento de inteligencia artificial. El primer escenario utiliza sólo datos sintéticos, el segundo escenario combina datos sintéticos y del mundo real, y el tercer escenario utiliza sólo datos del mundo real.
Según la Marina de los EE. UU., la tercera opción funciona mejor y tiene el error más pequeño.
El siguiente paso será probar sobre el terreno el seguimiento óptico y por radar en objetivos reales, utilizando un sistema semiautomático con un operador humano que controle algunos aspectos del seguimiento.
"Ahora tenemos el modelo funcionando en vivo en el sistema de seguimiento", dijo Eric Montag, científico de imágenes en Dahlgren. "En algún momento de este año planeamos demostrar la selección automatizada de puntos de puntería dentro del marco de seguimiento para una prueba de concepto sencilla", añadió Montag. "No necesitamos disparar un láser para probar la función de apuntamiento automático. Ya hay algunos programas (el demostrador High Energy Laser Expeditionary (HELEX) es uno de ellos) que están interesados en esta tecnología. Hemos estado trabajando con ellos para filmar desde sus plataformas con nuestro sistema de seguimiento".
La investigación fue publicada en Machine Vision and Applications.