Marina de EU utiliza IA en drones para detectar amenazas
El esfuerzo, liderado por la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) del Pentágono, tiene como objetivo llevar tecnología comercial avanzada al ámbito militar.
Washington D.C.- La Marina de los Estados Unidos está incrementando su despliegue de inteligencia artificial (IA) que detecta automáticamente objetivos después de probarla con éxito en drones submarinos, según informaron funcionarios de defensa.
El esfuerzo, liderado por la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) del Pentágono, tiene como objetivo llevar tecnología comercial avanzada al ámbito militar. Alex Campbell, líder de servicio de la DIU para la Marina, indicó que la tecnología de IA ha ayudado a reducir a la mitad el tiempo necesario para inspeccionar el fondo del océano en busca de minas submarinas. Este avance permite a la Marina utilizar menos recursos humanos y completar las misiones más rápidamente.
La Marina ha estado probando algoritmos de aprendizaje automático que utilizan sensores de sonar para detectar formas submarinas y navegar por el fondo oceánico. Nick Ksiazek, un mayor del Cuerpo de Marines de EE.UU. que lidera el proyecto de IA de la DIU, mencionó que la Marina lanzó este proyecto hace dos años. Los modelos de IA en los drones submarinos han reemplazado en gran medida la labor intensiva de los marineros de analizar imágenes submarinas para distinguir entre objetos inofensivos y peligros potenciales.
Las herramientas de IA han permitido reducir el número de marineros necesarios en las misiones, disminuyendo el tiempo de misión en dos días y reduciendo el personal de 10 marineros. Las imágenes capturadas por los drones se envían a los marineros para su revisión, permitiendo despejar zonas de navegación de manera más eficiente.
Actualización rápida de modelos de IA
La Marina también ha mejorado la rapidez con la que puede actualizar los modelos de IA, enviándolos remotamente a los drones cuando emergen a la superficie. Anteriormente, este proceso tomaba seis meses, pero ahora se ha reducido a menos de una semana. Esta capacidad es crucial ya que los modelos de IA exitosos requieren un reentrenamiento rápido para adaptarse a diferentes terrenos oceánicos y condiciones cambiantes.