video US Air Force Test Pilot School og Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) hevder å ha oppnådd et gjennombrudd innen maskinlæring ved å demonstrere at AI-programvare kan fly et modifisert F-16 jagerfly i en luftkamp mot menneskelige piloter.
Påstandene hviler på at USAF og DARPA implementerer maskinlæring i en X-62A VISTA, et fly bygget som en testbed da det kan etterligne ytelsen til andre fly, og anerkjennelse av deres arbeid som en av fire finalister for National Aeronautic Associations 2023 Robert J. Collier Trophy, en årlig pris for eksepsjonelle bragder innen luftfart eller astronautikk i Amerika.
"Potenialet for autonom luft-til-luft-kamp har vært tenkelig i flere tiår, men virkeligheten har vært en fjern drøm frem til nå," sa Sekretær for luftvåpenet Frank Kendall. "I 2023 brøt X-62A en av de viktigste barrierene innen kampfly. Dette er et transformasjonsøyeblikk, alt muliggjort av banebrytende prestasjoner."
DARPA har testet AI-agentprogramvare for pilotering av simulerte fly i flere år. Det er Air Combat Evolution (ACE) programmet går tilbake til 2020, da AlphaDogfight-forsøk pitted menneskelige piloter i en flysimulator mot en AI-motstander.
AI-programvaren vant den konkurransen, men hadde en fordel - den var tillatt å fly i hastigheter som ville ha overbelastet et ekte fly og generert g-krefter som ville skade en menneskelig pilot.
Heuristisk eller regelbasert autonomi har vært en vanlig tilnærming i militære og romfartsapplikasjoner. Denne typen ekspertsystemer koker ned til hvis-da-utsagn som spesifiserer tilstandsbaserte utløsere som fører til spesifikke handlinger. Men denne tilnærmingen er mindre nyttig når det er for mange variabler og regler å ta hensyn til.
"Maskinlæringstilnærmingen er avhengig av å analysere historiske data for å ta informerte beslutninger for både nåværende og fremtidige situasjoner, ofte oppdage innsikt som er umerkelig for mennesker eller utfordrende å uttrykke gjennom konvensjonelle regelbaserte språk," forklarte Daniella Rus, direktør for MIT CSAIL, i en DARPA-video du kan se nedenfor. "Maskinlæring er usedvanlig kraftig i miljøer og situasjoner der forholdene svinger dynamisk, noe som gjør det vanskelig å etablere klare og robuste regler."
Dogfights mellom militære fly er i høy grad et dynamisk scenario. Men maskinlæring har en ulempe som må overvinnes. Det må være forklarbart og verifiserbart nok til at militært personell vil stole på det og at luftfartsmyndighetene vil sertifisere systemer som implementerer slik kode.
X-62A er egentlig en F-16 som er integrert med en flysimulator, slik at maskinlæringsagenter kan betjene flyet.
"Den utrolige prestasjonen i år var å ta disse maskinlæringsagentene og plassere dem i X-62A i et virkelig miljø," sa Oberst James Valpiani, kommandant for testpilotskolen.
I desember 2022 kontrollerte maskinlæringsagenter flyveien til X-62A, den første for AI-piloting. Testing og forbedringer fortsatte i løpet av de neste månedene, inntil i september 2023 fløy AI-programvaren X-62A i en falsk luftkamp mot en menneskestyrt F-16. Det gjorde det uten å bryte menneskelige sikkerhetsnormer, og uten å lede pilotene om bord til å gripe inn og ta kontroll.
I følge DARPA vil X-62A-teamets prestasjoner bli sett på på samme måte som AlphaGo Zeros innvirkning på Chess, Shogi og Go, som en validering av autonom luftfart for både militære og kommersielle applikasjoner.
Men lagets innsats var ikke nok til å vinne 2023 Collier Trophy, som var tildelt til NASA og OSIRIS-REx asteroide-prøvefangst-og-retur-teamet. ®
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/darpa_f16_flight/
