Kürzlich wurde der Militärkreis von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt vollautomatische Luftkämpfe mit KI absolvieren.
Ja, erst kürzlich wurde der KI-Jäger des US-Militärs zum ersten Mal enthüllt und das Geheimnis gelüftet.
Der vollständige Name dieses Kampfflugzeugs lautet „Variable Stability Flight Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Es wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen und simulierte einen Eins-gegen-eins-Luftkampf.
Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62A VISTA auf der Edwards Air Force Base.
Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom durchgeführt wurden KI!
Kendall sagte:
In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar. Jetzt haben wir jedoch einen Moment der Transformation erreicht, der durch die bahnbrechenden Erfolge des ACE-Teams ermöglicht wurde.
Der Minister der Luftwaffe hat den Flug persönlich getestet
Unter der prallen Mittagssonne hob ein Flugzeug mit Getöse ab – es wurde von KI gesteuert, nicht von einem menschlichen Piloten. Der F-16-Kampfjet startete brüllend und flog in die Ferne.
Während des Testflugs saß US-Luftwaffenminister Frank Kendall auf dem Vordersitz des Flugzeugs, begleitet von einem Sicherheitspiloten auf dem Rücksitz, und erledigte eine Reihe von Testaufgaben, ohne das X-62A-Steuergerät zu berühren.
KI steuert die F-16 so, dass sie mit einer Geschwindigkeit von mehr als 550 Meilen pro Stunde fliegt, wodurch Kendalls Körper direkt dem Druck der fünffachen Schwerkraft ausgesetzt wird.
Es näherte sich einer F-16, die von einem menschlichen Piloten geflogen wurde. Die beiden Flugzeuge rasten in einem Abstand von nur 304 Metern auseinander und versuchten, die andere Seite durch Drehen und Kreisen in eine schwache Position zu zwingen.
Nach dem einstündigen Flug verließ Kendall lächelnd das Cockpit.
Er sagte, dass er während seines Fluges genügend Beweise gesehen habe, dass er bereit sei, dieser KI zu vertrauen und sie entscheiden zu lassen, ob sie in einem Krieg Atomwaffen einsetzen solle.
Die KI-Software im Flugzeug lernt zunächst aus Millionen von Datenpunkten im Simulator und überprüft die Schlussfolgerungen dann während tatsächlicher Flüge. Diese realen Leistungsdaten werden dann erneut in den Simulator eingegeben, wo die KI die Daten für ein tiefgreifendes Lernen verarbeitet.
VISTA-Militärbetreiber behaupteten, dass nur die Vereinigten Staaten weltweit über ähnliche KI-Flugzeuge verfügen.
Der erste KI-Mensch-Hundekampf
Bereits im April 2024 gaben die U.S. Air Force Test Pilot School und DARPA bekannt, dass sie den ersten KI-Mensch-Hundekampf abgeschlossen hatten.
Der Hundekampf wurde von einem zweisitzigen F-16D (Block 30) mit dem Codenamen X-62A VISTA und einem menschlichen Piloten, der einen F-16-Kampfjet flog, abgeschlossen.
Im Hundekampf demonstrierte die X-62A Abwehrmanöver, Angriffszittern und andere Fähigkeiten, während der darin sitzende menschliche Pilot das KI-System übernehmen konnte, ohne den Sicherheitsschalter zu betätigen.
Die beiden Flugzeuge demonstrierten einen „Kopf-an-Kopf-Kampf in großer Höhe“. Die relative Geschwindigkeit erreichte direkt 1.200 Meilen pro Stunde und die kürzeste Entfernung erreichte etwa 610 Meter.
Der sichere und autonome Luftkampf der X-62A in einem anderen bemannten Flugzeug ist ein wichtiger Meilenstein nicht nur für ACE, sondern für den autonomen Flug insgesamt.
Darüber hinaus betonten DARPA und die Air Force, dass Hundekämpfe zwar das Herzstück dieses Tests seien, das Ziel von ACE jedoch bei weitem nicht so einfach sei wie Hundekämpfe.
Bill Gray, Cheftestpilot des USAF TPS, erklärte: Hundekämpfe sind ein Problem, das gelöst werden muss, also begannen sie, das autonome KI-System in der Luft zu testen.
Jede Lektion, die wir lernen, gilt für jede Aufgabe, die Sie einem autonomen System geben können.
X-62A und F-16 während eines simulierten Luftkampfs
21 Testflüge, 100.000 Zeilen Code
VISTA, auch bekannt als Eine modifizierte Version von.
Die U.S. Air Force nutzt es seit den 1990er Jahren, um fortschrittliche Technologien zu testen.
Heute wurde VISTA in das Air Combat Evolution Program ACE der DARPA integriert, ausgestattet mit maschinellem Lernen und spezieller Software.
VISTA wurde von Lockheed Martin, einem Unternehmen für Verteidigungstechnologie, entwickelt.
VISTA kann als KI-Pfadfinder angesehen werden, der ein neues fahrerloses Design verwendet.
Diese Arbeit ist entscheidend für die Realisierung verteilter Teams.
Auch die Effizienz des Teams ist erstaunlich. In weniger als einem Jahr wurde der erste Echtzeit-AIAgent im X-62A-System installiert und der erste KI-Mensch-Hundekampf demonstriert. Mehr als 100.000 Zeilen wichtiger Codeänderungen der Flugsoftware wurden abgeschlossen.
Das Cockpit der Eine wichtige Plattform für Zertifizierungsstandards.
Darüber hinaus wird X-62A VISTA die Zukunft der Luft- und Raumfahrt völlig verändern.
Die Hardware- und Softwarearchitektur der Plattform ist bewährt und bietet eine sichere und kontrollierbare Umgebung für AIAgent und fortschrittliche Algorithmen, sodass sie schnell Prototypen erstellen und entwickeln können.
Der Grund dafür, dass diese offene Architektur hochkomplexe Tests ermöglichen kann, liegt darin, dass sie den Model Tracking Algorithm (MFA) und das Simulated Autonomous Control System (SACS) von Skunk Works nutzt.
Diese wichtigen Updates verbessern nicht nur die Fähigkeiten von VISTA, sondern behalten auch den Vorteil des schnellen Prototypings bei. 
Dadurch war das Team in der Lage, die Software schnell zu ändern und häufige Flugtests durchzuführen.
Tests nach Tests haben gezeigt, dass diese Architektur leistungsstark genug ist, um zuverlässig auf verteilte Hardware von Drittanbietern umzusteigen und die von VISTA demonstrierten sicheren und kontrollierbaren Flugtestziele zu reproduzieren.
KI hat einen Durchbruch im autonomen Luftkampf erzielt
Der erste Kampf zwischen der X-62A und der bemannten F-16 im April kann als Meilensteinereignis bezeichnet werden.
Es ist dieser Vorfall, der maschinelles Lernen im Jahr 2023 zur Realität werden lässt.
Das zukünftige US-Drohnenprogramm und das kollaborative Kampfflugzeugprogramm der US-Luftwaffe werden direkt betroffen sein. 
Shield AI, ein Teilnehmer dieses ACE-Programms, erwarb Heron Company im Jahr 2021.
Der von Heron entwickelte KI-Pilot hatte im Vorjahr den Hundekampftest der DARPA gewonnen.
Bereits im Jahr 2022 integrierte DARPA gemeinsam mit der Air Force und Lockheed Martin den AIAgent in das X-62A-System und führte im Dezember desselben Jahres mit diesen Algorithmen den ersten autonomen Testflug des Jets durch.
Das Flugsystem der X-62A/VISTA kann so konfiguriert werden, dass es jedes andere Flugzeugmodell nachahmt, wodurch verschiedene Testzwecke erfüllt werden können, was es zu einer idealen Plattform zur Unterstützung von ACE und anderen Arbeiten macht.
Que Harris, Chefflugsteuerungsingenieur bei Lockheed Martin, sagte, dass das Team über einen Integrationsbereich in der Flugsteuerung von VISTA verfügt, der es dem AIAgent ermöglicht, Befehle an VISTA zu senden, als würden sie Befehle an die Simulation von VISTA senden Das Modell sendet Befehle auf die gleiche Weise.
Dies kann als „autonome Sandbox“ im Inneren des Jets betrachtet werden.
Dr. Chris Cotting, Direktor des USAF TPS, hat es so beschrieben: Es ist, als hätte man ein Simulatorlabor in einer Forschungseinrichtung.
„Wir haben das gesamte Simulatorlabor in die F-16 gepfercht.“
Wie oben erwähnt, musste der Agent während der folgenden 21 Testflüge der X-62A fast jeden Tag neu programmiert werden, und der endgültige geänderte Code erreichte 100.000 Zeilen.
Durch schnelles Training und Umschulung von Algorithmen in einer vollständig digitalen Umgebung kann der X-62A eine Vielzahl von Flugtests unterstützen.
Kein Pilot, keine Kommunikation, vollständige Verwirklichung des Schwarmkonzepts
Shield AI-Mitbegründer und Präsident Brandon Tseng sagte, dass das ideale autonome Flugzeug so sei:
Kein ferngesteuerter Pilot , es gibt keine Kommunikation und kein GPS. Diese Flugzeuge implementieren das Konzept einer Formation oder eines Schwarms, der die Absicht des Kommandanten ausführen kann.
Sie können Missionen ausführen, dynamisch zusammenarbeiten und aufeinander sowie auf das Schlachtfeld, feindliche Bedrohungen und Zivilisten am Boden reagieren.
Ein weiterer Wert, den diese Technologie widerspiegelt, besteht darin, das gesamte System und die gesamte Flotte zu verbessern.
Haben Sie jederzeit die besten KI-Piloten an Bord. Beim Lernen in einer Flotte sind sie in jedem Flugzeug vorhanden.
„Sie werden immer die besten Quadcopter-Piloten, die besten V-BAT-Piloten, die besten CCA-Piloten haben. Sie werden dominieren. Dann werden Sie in der Lage sein, mit unglaublich hohen Höhen zu fliegen. Die Chancen gewinnen den Kampf.“
Große Herausforderung: Sie müssen dem Algorithmus vertrauen, um es in der Realität umzusetzen
Dieser Prozess birgt jedoch auch sehr schwierige Herausforderungen.
Zuallererst ist es regelbasierte Autonomie.
Dr. Daniela Rus vom MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) erklärt, dass Regeln robust sein müssen, wenn man sie nach dem Prinzip „Wenn-Dann“ schreibt. Damit das System ordnungsgemäß funktioniert, ist daher ein Expertenteam erforderlich, das den Code generiert.
Dr. Rus erklärte, dass maschinelles Lernen beim Treffen von Entscheidungen stark auf der Analyse historischer Daten beruht und daher häufig Erkenntnisse findet, die Menschen nicht erkennen können, oder nicht-traditionelle Sprachausdrücke, die nicht auf Regeln basieren.
Maschinelles Lernen ist in Umgebungen und Situationen, in denen die Bedingungen dynamisch schwanken, sehr wirkungsvoll, was es schwierig macht, klare und starke Regeln festzulegen.
Die sogenannte „Umgebung und Situation“ sind die nicht erkennbaren unabhängigen Entscheidungen, die der menschliche Gegner in einem Hundekampf trifft.
Angesichts dieser Unvorhersehbarkeit ist die Durchführung dieser Art von simuliertem Kampf äußerst gefährlich, selbst für gut ausgebildete Piloten.
Unfall- und Todesdaten im Luftkampftraining für F-16- und F/A-18-Kampfflugzeuge von 2000 bis 2016
US Air Force TPS Commander, Air Force Colonel James Valpiani, sagte, dass der Einsatz von Maschinen viele Die am Lernen beteiligten Elemente sind nicht vollständig verstanden.
„Verständlichkeit und Verifizierung hindern uns daran, dieses Gebiet zu erforschen.“ Derzeit gibt es keine zivile oder militärische Möglichkeit, Agenten für maschinelles Lernen für flugkritische Systeme zu zertifizieren.
Und hier kommen tatsächlich ACE und der reale X-62A-Testflug ins Spiel.
Das Wichtigste am maschinellen Lernagenten im VISTA-Jet besteht darin, zu lernen, wie man das Flugzeug daran hindert, gefährliche und unethische Verhaltensweisen auszuführen, einschließlich der Definition von Codes für zulässige Flugreichweiten, der Vermeidung von Kollisionen in der Luft oder am Boden usw Verhindern Sie unerlaubte Situationen. Verwenden Sie Waffen.
Das US-Militär besteht darauf, dass sich der Mensch beim Betrieb künftiger autonomer Waffensysteme immer irgendwo im Zyklus befinden wird, sein genauer Platz in diesem Zyklus sich jedoch im Laufe der Zeit ändern wird. Dies war Gegenstand zahlreicher Debatten.
„Wir müssen diesen Algorithmen vertrauen können, um sie in der realen Welt einzusetzen.“
Am 1. April 2024 wird die erste Charge von F-16-Kampfflugzeugen umgebaut autonome Prüfstände im Rahmen des VENOM-Programms sind auf der Eglin Air Force Base eingetroffen
Neben dem ACE-Programm ist die X-62A nicht das einzige Flugzeug, das die US-Luftwaffe in den letzten Jahren für fortschrittliche autonome Technologie eingesetzt hat.
Derzeit modifiziert die Luftwaffe sechs weitere F-16-Flugzeuge und wandelt sie in Versuchsflugzeuge um, um ein Projekt namens Project VENOM für groß angelegte kollaborative autonome Tests zu unterstützen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie U.S. Air Force präsentiert ihren ersten KI-Kampfjet mit großem Aufsehen! Der Minister führte die Testfahrt persönlich durch, ohne in den gesamten Prozess einzugreifen, und 100.000 Codezeilen wurden 21 Mal getestet.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
