वीडियो यूएस एयर फ़ोर्स टेस्ट पायलट स्कूल और डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) ने यह प्रदर्शित करके मशीन लर्निंग में एक सफलता हासिल करने का दावा किया है कि AI सॉफ्टवेयर मानव पायलटों के खिलाफ हवाई लड़ाई में एक संशोधित F-16 फाइटर जेट उड़ा सकता है।
दावे USAF और DARPA द्वारा X-62A VISTA में मशीन लर्निंग को लागू करने पर आधारित हैं, यह एक परीक्षण स्थल के रूप में बनाया गया विमान है क्योंकि यह अन्य विमानों के प्रदर्शन की नकल कर सकता है, और नेशनल एयरोनॉटिक एसोसिएशन के 2023 के लिए चार फाइनलिस्टों में से एक के रूप में उनके काम को मान्यता दी गई है। रॉबर्ट जे. कोलियर ट्रॉफी, अमेरिका में वैमानिकी या अंतरिक्ष विज्ञान के असाधारण कारनामों के लिए एक वार्षिक पुरस्कार।
"स्वायत्त हवा से हवा में युद्ध की संभावना दशकों से कल्पना योग्य रही है, लेकिन वास्तविकता अब तक एक दूर का सपना बनी हुई है," कहा वायु सेना सचिव फ्रैंक केंडल। “2023 में, X-62A ने लड़ाकू विमानन में सबसे महत्वपूर्ण बाधाओं में से एक को तोड़ दिया। यह एक परिवर्तनकारी क्षण है, यह सब महत्वपूर्ण उपलब्धियों से संभव हुआ है।”
DARPA कई वर्षों से नकली विमानों के संचालन के लिए AI एजेंट सॉफ़्टवेयर का परीक्षण कर रहा है। इसका एयर कॉम्बैट इवोल्यूशन (एसीई) कार्यक्रम 2020 का है, जब अल्फा डॉगफाइट परीक्षण एक उड़ान सिम्युलेटर में मानव पायलटों को खड़ा किया एक एआई प्रतिद्वंद्वी के खिलाफ.
एआई सॉफ़्टवेयर ने वह प्रतियोगिता जीत ली, लेकिन उसे बढ़त हासिल थी - इसे ऐसी गति से उड़ान भरने की अनुमति दी गई थी जो एक वास्तविक विमान पर अत्यधिक दबाव डालती और जी-बल उत्पन्न करती जो एक मानव पायलट को नुकसान पहुंचा सकती थी।
सैन्य और अंतरिक्ष अनुप्रयोगों में अनुमानी या नियम-आधारित स्वायत्तता एक आम दृष्टिकोण रहा है। इस प्रकार की विशेषज्ञ प्रणालियाँ यदि-तब कथनों पर आधारित होती हैं जो स्थिति-आधारित ट्रिगर निर्दिष्ट करती हैं जो विशिष्ट कार्यों की ओर ले जाती हैं। लेकिन यह दृष्टिकोण तब कम उपयोगी होता है जब ध्यान देने के लिए बहुत सारे चर और नियम हों।
"मशीन लर्निंग दृष्टिकोण वर्तमान और भविष्य दोनों स्थितियों के लिए सूचित निर्णय लेने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने पर निर्भर करता है, अक्सर उन अंतर्दृष्टि की खोज करता है जो मनुष्यों के लिए अदृश्य हैं या पारंपरिक नियम-आधारित भाषाओं के माध्यम से व्यक्त करना चुनौतीपूर्ण है," समझाया DARPA वीडियो में MIT CSAIL की निदेशक डेनिएला रस, आप नीचे देख सकते हैं। "मशीन लर्निंग उन वातावरणों और स्थितियों में असाधारण रूप से शक्तिशाली है जहां स्थितियां गतिशील रूप से उतार-चढ़ाव करती हैं जिससे स्पष्ट और मजबूत नियम स्थापित करना मुश्किल हो जाता है।"
सैन्य विमानों के बीच हवाई लड़ाई बहुत ही गतिशील परिदृश्य है। लेकिन मशीन लर्निंग का एक नकारात्मक पहलू भी है जिसे दूर करने की जरूरत है। इसे इतना समझाने योग्य और सत्यापित करने योग्य होना चाहिए कि सैन्य कर्मी इस पर भरोसा करें और विमानन अधिकारी इस तरह के कोड को लागू करने वाले सिस्टम को प्रमाणित करेंगे।
X-62A मूलतः एक F-16 है जिसे एक उड़ान सिम्युलेटर के साथ एकीकृत किया गया है, ताकि मशीन लर्निंग एजेंट विमान को संचालित कर सकें।
"इस वर्ष की अविश्वसनीय उपलब्धि इन मशीन लर्निंग एजेंटों को लेना और उन्हें वास्तविक दुनिया के वातावरण में X-62A में स्थापित करना था," कहा कर्नल जेम्स वालपियानी, टेस्ट पायलट स्कूल के कमांडेंट।
दिसंबर 2022 में, मशीन लर्निंग एजेंटों ने X-62A के उड़ान पथ को नियंत्रित किया, जो AI पायलटिंग के लिए पहली बार था। परीक्षण और सुधार अगले कुछ महीनों तक जारी रहे, सितंबर 2023 तक, एआई सॉफ्टवेयर ने मानव-पायलट एफ-62 के खिलाफ एक नकली हवाई लड़ाई में एक्स-16ए को उड़ाया। इसने मानव सुरक्षा मानदंडों का उल्लंघन किए बिना, और ऑन-बोर्ड पायलटों को हस्तक्षेप करने और नियंत्रण लेने के लिए प्रेरित किए बिना ऐसा किया।
DARPA के अनुसार, X-62A टीम की उपलब्धियों को सैन्य और वाणिज्यिक दोनों अनुप्रयोगों के लिए स्वायत्त विमानन की मान्यता के रूप में, शतरंज, शोगी और गो पर अल्फ़ागो ज़ीरो के प्रभाव के समान देखा जाएगा।
लेकिन टीम के प्रयास 2023 कोलियर ट्रॉफी जीतने के लिए पर्याप्त नहीं थे, जो था सम्मानित किया NASA और OSIRIS-REx क्षुद्रग्रह नमूना कैप्चर-एंड-रिटर्न टीम को। ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/darpa_f16_flight/
