Líderes del Ejército de EE.UU discuten una forma de integrar los sistemas de inteligencia artificial en la actividad militar.
Los
líderes del Ejército de Estados Unidos discutieron una manera de
integrar los sistemas de inteligencia artificial (IA) en la actividad
militar, según Sean Kimmons, del Servicio de Noticias del Ejército. Con
sólo unos meses de antigüedad, el Grupo de Trabajo de Inteligencia
Artificial del Ejército ya ha iniciado proyectos piloto para encontrar
formas de acelerar las autorizaciones de seguridad y analizar las
imágenes para la actividad militar. Dividido
entre la Región de la Capital Nacional y el Centro Nacional de
Ingeniería Robótica de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, el
grupo de trabajo se puso en pie en octubre como parte de una reciente
campaña para aumentar los esfuerzos de inteligencia artificial en todo
el Departamento de Defensa.
Uno
de los primeros esfuerzos que están explorando incluye trabajar con
Army Analytics Group utilizando datos personales para identificar
rápidamente los riesgos en las autorizaciones de seguridad para el
personal del Ejército. Los
algoritmos utilizan "herramientas de aprendizaje automático para
acelerar el proceso de gestión de riesgos que los árbitros de la
autorización de seguridad están utilizando", dijo el general de brigada
Matthew Easley, director del grupo de trabajo. "Les da pruebas para que
puedan tomar una decisión mucho más rápido." Parte
del recién formado Mando de Futuros del Ejército, el grupo de trabajo
tiene previsto seguir desarrollando otras tecnologías de IA con socios
del mundo académico y de la industria a medida que crezcan. Ahora cuenta
con la mitad de su personal proyectado, que es de unos 16 empleados,
dijo el general.
El
grupo de trabajo también trabajará en estrecha colaboración con el
nuevo Centro Conjunto de Inteligencia Artificial, el Laboratorio de
Investigación del Ejército del Comando de Desarrollo de Capacidades de
Combate del Ejército y otras organizaciones del Departamento de Defensa. Establecido
en junio bajo la dirección del director de información del Departamento
de Defensa, el JAIC es el punto focal de la estrategia de IA del
Departamento de Defensa y está encargado de proporcionar una visión
común para impulsar la prestación de servicios de IA en todo el
departamento.
El
lunes, el laboratorio del Ejército anunció un acuerdo de cooperación
para la investigación de la IA de 72 millones de dólares a cinco años
con Carnegie Mellon, que liderará un consorcio de otras universidades
que quieren asociarse con el laboratorio para acelerar la investigación y
el desarrollo de la IA, los algoritmos avanzados y los sistemas
autónomos para la defensa nacional. El
próximo año, Easley dijo que el grupo de trabajo probablemente buscará
formas de mejorar el rápido proceso de creación de prototipos de equipos
futuros del Ejército, como ayudar a desarrollar rápidamente el software
utilizado en los prototipos. En
el segundo proyecto piloto en curso, el grupo de trabajo está probando
un algoritmo que podría rastrear a través de imágenes para encontrar
objetos militares de interés, como tanques, pertenecientes a
competidores cercanos, dijo. El
algoritmo es similar a la tecnología de reconocimiento facial que se
encuentra en la cámara de un smartphone, que puede reconocer las cabezas
de las personas en una foto. Su
cámara hace un muy buen trabajo en esto, dijo el martes después de su
panel de discusión en una conferencia de señales del Ejército. Lo usas
todos los días.
A
medida que se adaptan los competidores cercanos, el Coronel Mark Orwat,
que está asignado al JAIC, dijo que se necesitarán más fondos para
invertir internamente en tecnología de inteligencia artificial. Hoy
en día, hay más de 500 proyectos de IA en todo el Departamento de
Defensa, dijo Orwat. Algunas de estas inversiones no son sistemas de IA
en sí mismos, sino las bases necesarias para asegurar que los sistemas
DOD puedan manejar cantidades masivas de datos. Los
equipos más nuevos tendrán más sensores que nunca y cuando los soldados
usen cámaras de casco, por ejemplo, esas señales de vídeo de alta
definición también podrían sobrecargar los sistemas. "El
Soldado va a[generar] datos masivos cada vez que él o ella mueva la
cabeza", dijo Orwat durante la mesa redonda. "Sabemos que los datos
están subiendo en el campo de batalla. Todas estas cosas van a golpear
la red táctica con datos". El cerebro humano tiene poderosas habilidades de aprendizaje que las máquinas aún no pueden replicar.
Por
ejemplo, dijo Orwat, alguien podría ver una imagen y reconocerla
fácilmente más tarde. Una máquina necesitaría ver esa imagen miles o
millones de veces antes de poder aprenderla. "Tienes
que mostrar un montón de código de 3,2 millones de imágenes para
entrenarlo a hacer lo que haces después de una foto", dijo Orwat. Son
muchos datos. Las
aplicaciones comunes de los teléfonos inteligentes, como los medios
sociales, los sistemas para compartir viajes o los sistemas de mapeo, ya
aprenden continuamente de los usuarios observando su comportamiento. "Si
se multiplica esto por un par de millones de usuarios cada día,
obtienen grandes datos muy rápidamente y así es como lo hacen", dijo
Easley. "Tenemos que pensar mucho sobre cómo queremos hacer eso en el
ejército de los Estados Unidos a través de nuestros miembros del
servicio, porque no estamos recolectando datos de ellos en el mismo
método".
Sin
embargo, los sistemas de IA no siempre ofrecen soluciones perfectas
para ayudar en la toma de decisiones. Easley dijo que podría requerir
una mentalidad diferente cuando los sistemas sólo pueden ofrecer
probabilidades. "Mucha
gente quiere una respuesta limpia: es Object X", dijo, añadiendo que
los sistemas de IA pueden tener sólo un 80 por ciento de confianza en
ello. Al
igual que las aplicaciones de los smartphones, hay algunas advertencias
al usarlas. A veces una aplicación específica ofrece buenas
recomendaciones basadas en el comportamiento pasado de un usuario, otras
veces una aplicación no. Los enemigos también podrían engañar a los soldados plantando información falsa en los sistemas de IA. A medida que recibimos respuestas, tenemos que entrenar a nuestros operadores. (Jesús.R.G.)
Fuente: https://defence-blog.com/
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