L’intelligence artificielle dans le combat aérien: l’armée de l’air indienne mène l’initiative de défense

force aérienne indienneforce aérienne indienneL’homme dans la boucle est apparu comme un critère nécessaire pour toute application d’IA au combat en raison de multiples facteurs, en particulier alors que l’IA est encore loin d’atteindre la précision dans la détection des menaces. (Source de la photo: PTI)

Par Milind Kulshreshtha,

Lors du colloque récemment tenu sur l’IA pour les guerriers aériens à New Delhi, la déclaration du maréchal en chef de l’armée de l’air indienne (IAF) RKS Bhadauria reflétait le haut niveau d’approche professionnelle adoptée par l’IAF dans la mise en œuvre des concepts d’intelligence artificielle (IA) pour l’air. Obliger. Les autres conférenciers experts de l’Inde et de l’étranger ont souligné diverses solutions d’IA en cours de conception et de développement dans le contexte des opérations de combat aérien.

L’e-symposium a été organisé par la Society for Aerospace, Maritime and Defence Studies (SAMDeS) en collaboration avec l’organisme industriel FICCI.

L’IA pour les missions IAF

Les informations reçues de sources hétérogènes sont fusionnées pour améliorer la capacité de détection et l’identification précoce de la ou des cibles. La fusion de données multi-plateforme multi-capteurs est la technique clé pour obtenir la supériorité de l’information sur l’adversaire. Pour toute application d’IA efficace et efficiente, une architecture de systèmes d’aide à la décision (DSS) basée sur l’IA doit émerger pour l’environnement complexe des opérations de combat aérien. Il apparaît que les avions de combat de dernière génération comme le F-35 sont principalement centrés sur le logiciel (jusqu’à 90%) pour la détection des cibles, la catégorisation des cibles, le suivi et les activités d’engagement des cibles. Dans les scénarios de combat aérien d’aujourd’hui, il est humainement impossible pour un pilote de traiter l’énorme quantité de données à haute vitesse générées par plusieurs capteurs. Ce type d’activité ne peut être réalisé que par des processeurs haut de gamme fabriqués pour une architecture temps réel dure et fonctionnant sur RTOS (Real Time Operating System).

La boucle OODA (Observer, Orienter, Décider, Agir) est la base fondamentale de tout C4I (Command, Control, Communication, Computers and Intelligence) et il est possible de mettre en œuvre l’IA à différents points de ce concept. Pour activer le processus C4I, création d’une plateforme Fusion Intelligence en utilisant les données disponibles à partir de capteurs spatiaux; les unités aéroportées, les capteurs météorologiques, les capteurs de surface, etc. seraient la première étape. Pour ces applications, il est possible d’exploiter les algorithmes d’IA commerciaux matures et bien éprouvés, cependant, la complexité de la formation de l’IA individuellement pour chaque cas d’utilisation est une activité ardue et longue. En outre, l’acquisition de l’ensemble de données correct pour la formation et le test lui-même est un défi. La difficulté susceptible d’être rencontrée dans le moulage de telles solutions commerciales à une norme de qualité MIL et l’utilisation de l’IA dans un modèle SaaS (Software as a Service) n’a pas encore fait l’objet de recherches approfondies.

L’homme dans la boucle est apparu comme un critère nécessaire pour toute application d’IA au combat en raison de multiples facteurs, en particulier alors que l’IA est encore loin d’atteindre la précision dans la détection des menaces. Par exemple, les algorithmes de traitement d’image permettant à l’IA d’identifier une menace ne sont pas encore complètement développés car les technologies de support doivent encore être innovées. La confiance dans le système d’IA est encore un long chemin pour quitter l’IA pour engager de manière autonome une cible hostile. Même les systèmes C4I de la génération actuelle sont conçus pour les modes AUTO / SEMI-AUTO / MANUEL (c’est-à-dire autonome, semi-autonome, manuel) et ont un élément humain dans le cadre du processus. Cette intervention de l’élément humain peut être sous la forme d’appuyer sur la gâchette pour le FEU (c’est-à-dire le tir d’arme), la sélection de cible ou l’autorisation de FEU. Par conséquent, les systèmes C4I avec un tel «homme dans la boucle» limitent les systèmes à être désignés comme temps réel doux au lieu de temps réel dur.

L’IA dans les systèmes de communication

Les informations ISR tactiques réseau-centrées combinées aux opérations conjointes dans une mission de combat nécessitent la collecte et la transmission d’informations entre les unités du réseau (comme les satellites, la guerre électronique aérienne, les AWACS, etc.). Le déplacement des informations en temps réel sur plusieurs systèmes dans la boucle diminue toujours le quotient «temps réel» dans les informations, ce qui rend les données obsolètes pour l’utilisation. Ici, l’architecture de réseau multi-accès et de calcul de périphérie pilotée par l’IA apparaît comme une solution de communication idéale. La communication optique en espace libre (FSO), les canaux de communication 5G et Satcom peuvent ainsi être utilisés de manière optimale pour obtenir une bande passante flexible et garantie. En outre, l’architecture actuelle du système d’IA nécessite d’apporter les données au moteur d’IA pour le traitement, cependant, sont en train d’être faites pour rapprocher l’IA de la fin des données à l’aide de technologies de pointe.

Solutions d’IA pour les drones

Les travaux de recherche et développement relatifs à l’application de l’IA ont démontré les capacités de combat améliorées que les drones apporteront aux opérations de combat aérien. On peut dire que l’IA dans les drones est l’extrapolation naturelle qui rend les drones vraiment autonomes. Ces drones lancés par Air sont aujourd’hui capables d’imagerie à distance et de communication à portée étendue. On s’attend à ce que les drones améliorent les capacités d’aide à la décision à la périphérie, rendant ainsi les systèmes DSS plus efficients et efficaces.

Maintenance prédictive des actifs aériens

L’utilisation de l’IA pour la maintenance prédictive est un domaine déjà évolué sur le plan commercial et se trouve à diverses étapes de mise en œuvre par des entreprises multinationales. Il est bien prouvé que les prédictions basées sur l’IA maximisent l’efficacité, réduisent les temps d’arrêt imprévus et augmentent la fiabilité des équipements. Couplé à une application de planificateur de maintenance, il offre la possibilité de gérer, de planifier et d’exécuter des programmes de maintenance pour des milliers de machines et d’aider un utilisateur à gérer le cycle de vie complet des actifs pour enfin aider à une planification stratégique intelligente. Il est possible de fournir des alertes opportunes via des alarmes, des déclencheurs de notifications par e-mail, à l’écran ou par SMS pour inciter l’utilisateur à agir. Les aéronefs ont un calendrier de maintenance bien défini, structuré et strict pour que ces actifs aériens soient prêts à combattre à tout moment. Le concept logistique des opérations peut être mis en œuvre efficacement en utilisant de telles techniques de maintenance prédictive basées sur l’IA.

Éthique de l’IA dans le rôle de combat

Les systèmes d’IA sont désignés comme “ véritable IA ” lorsqu’ils ont la capacité intrinsèque d’effectuer “ leurs propres ” mesures en fonction des circonstances opérationnelles, de s’entraîner en permanence et d’exécuter avec succès la mission de combat. Le développement d’un réseau neuronal d’apprentissage profond d’auto-formation comme celui-ci est techniquement faisable. Cependant, atteindre ce niveau de machine à tuer ultime basée sur l’IA soulève de multiples problèmes d’éthique, en particulier en ce qui concerne la conscience humaine. Il ramène le souvenir du regret d’Oppenheimer sur le déploiement réussi du projet Manhattan pour enfin conclure la Seconde Guerre mondiale.

Conclusion

Il y a une application définitive de l’IA dans le rôle de combat aérien et c’est une question de temps que l’IAF envisage également d’introduire l’IA dans ses capacités de combat. Le besoin de données impartiales pour former et tester de tels systèmes de combat sera l’un des plus grands défis pour l’IAF. De nombreux aspects de sécurité tels que les serveurs cloud intelligents disponibles en Inde de manière indépendante pour assurer la confidentialité des données et la cybersécurité dans l’infrastructure de support doivent également être traités. Dans un proche avenir, les solutions d’IA dans le combat aérien et la maintenance prédictive modifieront les SOP de l’IAF. Cependant, la contradiction ici est de savoir si la procédure conventionnelle d’acquisition de défense (DAP) existante est adéquate pour permettre l’introduction de solutions basées sur l’IA, ou si ces procédures de passation de marchés seront également modifiées par l’IA pour de bon.

(L’auteur est un expert C4I qui a travaillé sur le développement des systèmes indigènes de gestion du combat naval (CMS). Il s’intéresse vivement aux solutions Joint Warfare C4I concernant les modules d’évaluation des menaces et de guerre, la fusion de données multicapteurs multiplateformes (MPMSDF ). Courriel: milind@aikairos.com Les opinions exprimées sont personnelles et ne reflètent pas la position officielle ou la politique de Financial Express Online.)

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