최근 군계는 다음 소식에 충격을 받았습니다. 미군 전투기가 이제 AI를 통해 완전 자동 공중전을 완수할 수 있다는 소식입니다.
네, 얼마 전 미군의 AI 전투기가 최초로 공개되면서 그 미스터리가 풀렸습니다.
이 전투기의 정식 명칭은 VISTA(Variable Stability Flight Simulator Test Aircraft)입니다. 미 공군 장관이 직접 비행하여 일대일 공중전을 시뮬레이션했습니다.
5월 2일 미 공군 장관 프랭크 켄달이 X-62A VISTA를 타고 에드워드 공군 기지에서 이륙했습니다.
1시간 비행 동안 모든 비행 작업은 자동으로 완료되었습니다. 일체 포함!
Kendall이 말했습니다. -
지난 수십 년 동안 우리는 자율 공대공 전투의 무한한 잠재력에 대해 생각해 왔지만 항상 도달할 수 없는 것처럼 보였습니다. 그러나 이제 우리는 ACE팀의 획기적인 성과로 인해 변화의 순간에 이르렀습니다.
정오의 뜨거운 햇살 아래, 굉음과 함께 항공기가 이륙했습니다. 인간 조종사가 아닌 AI가 조종하는 비행기였습니다. F-16 전투기가 굉음과 함께 이륙하며 먼 곳으로 날아갔습니다.
시험 비행 동안 미 공군 장관 프랭크 켄달은 항공기 앞좌석에 앉았고 뒷좌석의 안전 조종사와 함께 X-62A 조종 장치를 건드리지 않고 일련의 테스트 작업을 완료했습니다.
AI는 F-16을 제어하여 시속 550마일 이상의 속도로 비행하며, 이로 인해 Kendall의 몸은 중력의 5배에 달하는 압력을 직접 받게 됩니다.
인간 조종사가 조종하는 F-16에 접근했습니다. 두 항공기는 불과 304미터 거리에서 경주하고 있었고, 비틀고 선회하면서 상대방을 약한 위치로 몰아넣으려고 했습니다.
한 시간의 비행을 마치고 Kendall은 미소를 지으며 조종석에서 나왔습니다.
그는 비행 중에 이 AI를 신뢰하고 전쟁에서 핵무기 발사 여부를 AI가 결정하도록 할 의향이 있다는 충분한 증거를 보았다고 말했습니다.
항공기의 AI 소프트웨어는 먼저 시뮬레이터에 있는 수백만 개의 데이터 포인트에서 학습한 다음 실제 비행 중에 결론을 검증합니다. 이러한 실제 성능 데이터는 시뮬레이터에 다시 입력되며, 여기서 AI는 심층 학습을 위해 데이터를 처리합니다.
VISTA 군 운영자는 미국만이 전 세계에서 유사한 AI 항공기를 보유하고 있다고 주장했습니다.
이르면 2024년 4월, 미 공군 시험비행학교와 DARPA는 최초의 AI-인간 개싸움을 완료했다고 발표했습니다.
공투는 코드명 X-62A VISTA인 F-16D(블록 30) 복좌 항공기와 F-16 전투기를 조종하는 인간 조종사의 활약으로 완성됐다.
개싸움에서 X-62A는 방어 기동, 공격 떨림 및 기타 기술을 시연했으며, 그 안에 앉아 있는 인간 조종사는 안전 스위치를 활성화하지 않고도 AI 시스템을 장악할 수 있었습니다.
두 항공기가 '고각 대공전'을 선보였습니다. 상대 속도는 시속 1,200마일에 달했고, 가장 가까운 거리는 약 610m에 달했습니다.
X-62A가 다른 유인 항공기에서 안전하고 자율적으로 공중전을 펼치는 것은 ACE뿐만 아니라 자율 비행 전체에 있어 중요한 이정표입니다.
더욱이, DARPA와 공군은 이번 시험의 핵심은 투견이지만, ACE의 목표는 투견만큼 단순한 것이 아니라는 점을 강조했습니다.
미 공군 USAF TPS의 수석 시험 조종사인 빌 그레이는 다음과 같이 설명했습니다. 투견은 매우 해결해야 할 문제이기 때문에 자율 AI 시스템을 공중에서 테스트하기 시작했습니다.
우리가 배우는 모든 교훈은 자율 시스템에 제공할 수 있는 모든 작업에 적용됩니다.
모의 공중전 중 X-62A 및 F-16
VISTA, X-62A라고도 알려진 General Dynamics F-16D입니다. 의 수정된 버전입니다.
미 공군은 1990년대부터 첨단 기술을 테스트하기 위해 이 장치를 사용해 왔습니다.
오늘 VISTA는 기계 학습 및 특수 소프트웨어를 갖춘 DARPA의 Air Combat Evolution Program ACE에 통합되었습니다.
VISTA는 방위 기술 회사인 록히드 마틴이 개발했습니다.
VISTA는 새로운 무인 설계를 사용하는 AI 길잡이로 볼 수 있습니다.
이 작업은 분산된 팀을 실현하는 데 중요합니다.
팀의 효율성도 놀랍습니다. 1년도 채 되지 않아 최초의 실시간 AIAgent가 X-62A 시스템에 탑재되어 최초의 AI-인간 개싸움을 시연했고, 21번의 시험비행 동안, 100,000줄 이상의 주요 비행 소프트웨어 코드 변경이 완료되었습니다.
작년 모의 투견에서의 X-62A 조종석
록히드마틴 부사장은 X-62A VISTA가 AI를 개발, 테스트, 통합하고 구축하는 곳이라고 말했습니다. 인증 표준을 위한 중요한 플랫폼입니다.
게다가 X-62A VISTA는 항공우주의 미래를 완전히 바꿔놓을 것입니다.
플랫폼의 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처는 모두 입증되었으며 AIAgent 및 고급 알고리즘을 위한 안전하고 제어 가능한 환경을 제공하여 신속하게 프로토타입 및 개발을 수행할 수 있습니다.
이 개방형 아키텍처가 매우 복잡한 테스트를 달성할 수 있는 이유는 Skunk Works의 모델 추적 알고리즘(MFA)과 시뮬레이션 자율 제어 시스템(SACS)을 활용하기 때문입니다.
이러한 중요한 업데이트는 VISTA의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 신속한 프로토타이핑의 장점도 유지합니다.
그 결과 팀은 소프트웨어를 빠르게 변경하고 빈번한 비행 테스트를 수행할 수 있었습니다.
여러 테스트를 통해 이 아키텍처가 타사 분산 하드웨어로 안정적으로 전환하고 VISTA에서 입증한 안전하고 제어 가능한 비행 테스트 목표를 복제할 수 있을 만큼 강력하다는 것이 입증되었습니다.
AI는 자율 공중전에서 획기적인 성과를 거두었습니다
지난 4월 X-62A와 유인 F-16의 첫 번째 전투는 획기적인 사건이라고 할 수 있습니다.
2023년 머신러닝을 공중에서 현실로 만든 것은 바로 이 사건입니다.
향후 미국 드론 프로그램과 미 공군의 전투기 협력 프로그램이 직접적인 영향을 받을 것입니다.
ACE 프로그램에 참여한 Shield AI가 2021년 Heron Company를 인수했습니다.
Heron이 개발한 AI 파일럿은 전년도 DARPA의 투견 테스트에서 우승했습니다.
이르면 2022년 초 DARPA는 공군, 록히드 마틴과 함께 AIAgent를 X-62A 시스템에 통합했고, 그해 12월 이 알고리즘은 제트기의 첫 자율 시험 비행에 사용되었습니다.
X-62A/VISTA의 비행 시스템은 다른 항공기 모델을 모방하도록 구성할 수 있어 다양한 테스트 목적을 완료할 수 있어 ACE와 같은 작업을 지원하는 이상적인 플랫폼입니다.
Lockheed Martin의 수석 비행 제어 엔지니어인 Que Harris는 팀이 VISTA의 비행 제어에 마치 VISTA의 시뮬레이션에 명령을 보내는 것처럼 AIAgent가 VISTA에 명령을 보낼 수 있도록 하는 통합 공간이 있다고 말했습니다. 모델은 같은 방식으로 명령을 보냅니다.
이것은 제트기 내부의 "자율 샌드박스"로 볼 수 있습니다.
USAF TPS 이사인 Chris Cotting 박사는 이를 다음과 같이 설명했습니다. 마치 연구 기관에 시뮬레이터 실험실이 있는 것과 같습니다.
"우리는 전체 시뮬레이터 연구실을 F-16에 밀어 넣었습니다."
위에서 언급했듯이 X-62A의 이후 21번의 시험 비행에서 에이전트는 거의 매일 다시 프로그래밍해야 했고 최종 수정된 코드는 100,000줄에 달했습니다.
완전한 디지털 환경에서 알고리즘을 빠르게 훈련하고 재훈련함으로써 X-62A는 다양한 비행 테스트를 지원할 수 있습니다.
Shield AI 공동 창립자이자 사장인 Brandon Tseng은 이상적인 자율 항공기는 다음과 같다고 말했습니다.
원격 조종이 없는 조종사 , 통신도 없고 GPS도 없습니다. 이들 항공기는 지휘관의 의도를 수행할 수 있는 대형 또는 군집 개념을 구현합니다.
그들은 임무를 수행하고 역동적으로 협력하며 서로 반응할 수 있을 뿐만 아니라 전장, 적대적인 위협, 지상의 민간인에 대응할 수 있습니다.
이 기술이 반영하는 또 다른 가치는 전체 시스템과 전체 차량을 더 좋게 만드는 것입니다.
항상 최고의 AI 조종사를 탑승시키세요. 함대에서 학습할 때는 모든 항공기에 있습니다.
"당신은 항상 최고의 쿼드콥터 조종사, 최고의 V-BAT 조종사, 최고의 CCA 조종사를 갖게 될 것입니다. 그들은 지배할 것입니다. 그러면 당신은 엄청나게 높은 비행을 할 수 있을 것입니다. 전투에서 승리할 확률이 높습니다."
그러나 이 프로세스에도 매우 어려운 과제가 있습니다.
우선 규칙 기반 자율성입니다.
MIT CSAIL(컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소)의 Daniela Rus 박사는 "if-then" 방식으로 규칙을 작성하면 규칙이 강력해야 한다고 설명합니다. 따라서 시스템이 제대로 작동하려면 전문가 팀이 코드를 생성해야 합니다.
Rus 박사는 머신러닝이 의사 결정을 내릴 때 과거 데이터 분석에 크게 의존하기 때문에 인간이 감지할 수 없는 통찰력이나 규칙 기반이 아닌 비전통적인 언어 표현을 찾는 경우가 많다고 설명했습니다.
조건이 동적으로 변동하여 명확하고 강력한 규칙을 설정하기 어려운 환경과 상황에서 기계 학습은 매우 강력합니다.
소위 "환경과 상황"이란 투견에서 인간 상대가 내리는 알 수 없는 독립적인 결정입니다.
이러한 예측 불가능성을 감안할 때 이러한 유형의 모의 교전을 수행하는 것은 잘 훈련된 조종사에게도 매우 위험합니다.
2000년부터 2016년까지 F-16 및 F/A-18 전투기의 공중전 훈련 중 사고 및 사망 데이터
미 공군 TPS 사령관 James Valpiani 대령은 기계를 사용하는 경우가 많다고 말했습니다. 학습과 관련된 요소가 완전히 이해되지 않았습니다.
"이해성과 검증이 이 분야를 탐구하는 데 방해가 됩니다." 현재 비행에 중요한 시스템에 대한 기계 학습 에이전트를 인증하는 민간 또는 군사적 방법은 없습니다.
그리고 이곳은 실제로 ACE와 실제 X-62A 시험 비행이 시작되는 곳입니다.
VISTA 제트기의 기계 학습 에이전트에서 가장 중요한 것은 허용된 비행 범위에 대한 코드 정의, 공중 또는 지상에서의 충돌 방지, 무단 상황을 방지합니다.
미군은 미래 자율 무기 시스템의 작동에서 인간은 항상 주기의 어딘가에 있을 것이지만 이 주기에서 인간의 정확한 위치는 시간이 지남에 따라 바뀔 것이라고 주장합니다. 이것은 많은 논쟁의 주제였습니다.
"이러한 알고리즘을 실제 세계에서 사용하려면 신뢰할 수 있어야 합니다."
2024년 4월 1일 F-16 전투기의 첫 번째 배치가 전환됩니다. VENOM 프로그램에 따른 자율 테스트 베드가 Eglin 공군 기지에 도착했습니다
ACE 프로그램 외에도 X-62A는 최근 몇 년 동안 미 공군이 고급 자율 기술을 위해 사용하는 유일한 항공기는 아닙니다.
현재 공군은 대규모 협업 자율 테스트를 위한 Project VENOM이라는 프로젝트를 지원하기 위해 F-16 항공기 6대를 추가로 개조하여 실험용 항공기로 전환하고 있습니다.
위 내용은 미 공군이 주목할만한 최초의 AI 전투기를 선보였습니다! 전 과정에 걸쳐 장관이 직접 간섭 없이 테스트를 진행했고, 10만 줄의 코드를 21차례 테스트했다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
