最近、軍事界は、米軍の戦闘機が AI によって完全自動の空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。
そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。
この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートしました。
5月2日、フランク・ケンダル米国空軍長官はX-62A VISTAでエドワーズ空軍基地から離陸しました
1時間の飛行中、すべての飛行行動は自律的に完了したことに注意してください。あい！
ケンダルは言いました -
過去数十年にわたり、私たちは自律空対空戦闘の無限の可能性について考えてきましたが、それは常に手の届かないものであるように見えました。しかし今、私たちは ACE チームの画期的な成果によって可能になった変革の瞬間に達しました。
正午の炎天下、轟音とともに航空機船が離陸しました - それは人間のパイロットではなくAIによって制御されていました。 Ｆ１６戦闘機は轟音とともに飛び立ち、遠くへ飛んでいった。
試験飛行中、フランク・ケンドール米国空軍長官は後部座席の安全パイロットに付き添われて機体の前部座席に座り、X-62A制御装置に触れることなく一連の試験タスクを完了した。
AI は時速 550 マイル以上の速度で飛行するように F-16 を制御しており、これによりケンダルの体には重力の 5 倍の圧力が直接かかります。
それは人間のパイロットが操縦するF-16に接近し、2機はわずか304メートルの距離内で競い合い、ひねったり旋回したりして相手を弱い位置に追い込もうとした。
1時間の飛行の後、ケンダルは笑顔でコックピットから出てきました。
彼は、飛行中にこの AI を信頼し、戦争で核兵器を発射するかどうかの決定を任せる意思があるという十分な証拠を見た、と述べた。
航空機の AI ソフトウェアは、まずシミュレーター内の何百万ものデータポイントから学習し、次に実際の飛行中に結論を検証します。これらの実世界のパフォーマンス データはシミュレータに再入力され、そこで AI がデータを処理して詳細な学習を行います。
VISTAの軍事運営者らは、世界で同様のAI航空機を保有しているのは米国だけだと主張した。
2024年4月の時点で、アメリカ空軍テストパイロット学校とDARPAは、初のAI対人間のドッグファイトを完了したと発表しました。
この空中戦は、F-16D (ブロック 30) コードネーム X-62A VISTA の複座機と、F-16 戦闘機を操縦する人間のパイロットによって完了しました。
ドッグファイトでは、X-62Aは防御機動、震え攻撃などのスキルを実証し、その中に座っている人間のパイロットは安全スイッチを作動させることなくAIシステムを引き継ぐことができました。
両機は「高角度の機首間戦闘」を披露し、相対速度は直接時速1,200マイルに達し、最接近距離は約610メートルに達した。
X-62A が別の有人航空機で安全かつ自律的に空中戦を行うことは、ACE だけでなく、自律飛行全体にとっても重要なマイルストーンです。
さらに、DARPA と空軍は、闘犬がこのテストの中核であるものの、ACE の目標は闘犬ほど単純なものではないと強調しました。
アメリカ空軍 USAF TPS のチーフテストパイロット、ビル・グレイ氏は次のように説明しました: 闘犬は非常に解決する必要がある問題であるため、彼らは空中で自律 AI システムのテストを開始しました。
私たちが学んだすべてのレッスンは、自律システムに与えることができるあらゆるタスクに当てはまります。
模擬空中戦中のX-62AとF-16
X-62Aとしても知られるVISTAはゼネラル・ダイナミクスF-16Dですの修正版。
アメリカ空軍は、1990 年代以来、先進技術のテストにこれを使用してきました。
今日、VISTA は DARPA の航空戦闘進化プログラム ACE に統合され、機械学習と特殊なソフトウェアが装備されました。
VISTAは防衛技術企業ロッキード・マーチン社によって開発されました。
VISTA は、新しいドライバーレス設計を採用した AI パスファインダーとして見ることができます。
この作業は、分散チームを実現するために重要です。
チームの効率も驚くべきもので、1 年も経たないうちに、最初のリアルタイム AIAgent が X-62A システムにインストールされ、最初の AI と人間のドッグファイトが実証され、21 回のテスト飛行中に、 100,000 行を超える主要な飛行ソフトウェア コードの変更が完了しました。
昨年の模擬ドッグファイトのX-62Aのコックピット
ロッキード・マーチンの副社長は、X-62A VISTAはAIの開発、テスト、統合、AIの構築を行う場所であると述べた認証基準の重要なプラットフォーム。
さらに、X-62A VISTA は航空宇宙の未来を完全に変えます。
プラットフォームのハードウェアとソフトウェアのアーキテクチャは両方とも実証されており、AIAgent と高度なアルゴリズムに安全で制御可能な環境を提供し、迅速なプロトタイプの作成と開発を可能にします。
このオープン アーキテクチャが非常に複雑なテストを実現できる理由は、Skunk Works のモデル追跡アルゴリズム (MFA) とシミュレートされた自律制御システム (SACS) を利用しているためです。
これらの重要なアップデートにより、VISTA の機能が強化されるだけでなく、ラピッド プロトタイピングの利点も維持されます。
その結果、チームはソフトウェアを迅速に変更し、頻繁に飛行テストを実施することができました。
テストに次ぐテストにより、このアーキテクチャがサードパーティの分散ハードウェアに確実に移行し、VISTA によって実証された安全で制御可能な飛行テストの目標を再現するのに十分強力であることが証明されました。
AIは自律空戦で画期的な影響を達成しました
4月のX-62Aと有人F-16との初戦闘は、画期的な出来事と言えるでしょう。
この事件により、2023 年の機械学習が現実のものとなります。
将来の米国の無人機計画と米空軍の共同戦闘機計画は直接影響を受けるだろう。
ACE プログラムの参加者である Shield AI は、2021 年に Heron Company を買収しました。
ヘロンが開発したAIパイロットは前年にDARPAの闘犬試験で優勝していた。
2022 年には DARPA が空軍とロッキード・マーチンと協力して AIAgent を X-62A システムに統合し、同年 12 月にこれらのアルゴリズムがジェット機の最初の自律試験飛行に使用されました。
X-62A/VISTA の飛行システムは、他の航空機モデルを模倣するように構成できるため、さまざまなテスト目的を完了することができ、ACE などの作業をサポートするための理想的なプラットフォームになります。
ロッキード・マーティン社の主任飛行制御エンジニアであるクエ・ハリス氏は、同チームはVISTAの飛行制御に統合スペースを持っており、AIAgentがVISTAのシミュレーションにコマンドを送信しているかのようにVISTAにコマンドを送信できると述べた。モデルは同じ方法でコマンドを送信します。
これは、ジェット内の「自律型サンドボックス」と見なすことができます。
アメリカ空軍 TPS の所長であるクリス・コッティング博士は、これを次のように説明しました: 研究機関にシミュレーター実験室があるようなものです。
「私たちはシミュレーターラボ全体を F-16 に詰め込みました。」
上で述べたように、その後の X-62A の 21 回のテスト飛行では、エージェントはほぼ毎日再プログラムされる必要があり、最終的に修正されたコードは 100,000 行に達しました。
完全なデジタル環境でアルゴリズムを迅速にトレーニングおよび再トレーニングすることにより、X-62A はさまざまな飛行テストをサポートできます。
Shield AIの共同創設者兼社長のBrandon Tseng氏は、理想的な自律航空機は次のようなものであると述べました -
リモコンなしパイロット、通信もGPSもありません。これらの航空機は、指揮官の意図を実行できる編隊または群れの概念を実装しています。
彼らは、動的に連携し、お互いに反応するだけでなく、戦場、敵対的な脅威、地上の民間人にも反応しながら、ミッションを実行できます。
このテクノロジーに反映されるもう 1 つの価値は、システム全体とフリート全体をより良くすることです。
常に最高の AI パイロットを乗せてください。フリートで学習する場合、すべての航空機にそれらが存在します。
「常に最高のクアッドコプター パイロット、最高の V-BAT パイロット、最高の CCA パイロットがいます。彼らが支配するでしょう。そうすれば、信じられないほど高い速度で飛行できるでしょう。戦いに勝つ可能性が高くなります。」
しかし、このプロセスには非常に難しい課題もあります。
まず第一に、それはルールに基づいた自律性です。
MIT コンピューター科学・人工知能研究所 (CSAIL) のダニエラ・ラス博士は、「if-then」方式でルールを作成する場合、そのルールは堅牢でなければならないと説明しています。したがって、システムが適切に動作するには、専門家チームがコードを生成する必要があります。
機械学習は意思決定を行う際に履歴データの分析に大きく依存しているため、人間が検出できない洞察や、ルールに基づいていない非伝統的な言語表現を見つけることがよくあるとラス博士は説明しました。
機械学習は、条件が動的に変動する環境や状況において非常に強力であり、明確で強力なルールを確立することが困難です。
いわゆる「環境と状況」とは、闘犬において人間の対戦相手が下す、知り得ない独立した決定です。
このような予測不可能性を考えると、この種の模擬交戦を行うことは、十分に訓練されたパイロットであっても非常に危険です。
2000年から2016年までのF-16およびF/A-18戦闘機の空中戦訓練における事故と死亡者数のデータ
アメリカ空軍TPS司令官のジェームズ・ヴァルピアーニ空軍大佐は、機械を使用することで多くの事故が発生したと述べました。学習に関わる要素は完全には理解されていません。
「理解と検証がこの分野の探索の妨げとなっています。」 現在、飛行に不可欠なシステム用の機械学習エージェントを認定する民間または軍の方法はありません。
そして、まさにここで ACE と現実世界の X-62A テスト飛行が登場します。
VISTA ジェットの機械学習エージェントで最も重要なことは、許可された飛行範囲のコードの定義、空中または地上での衝突の回避、許可のない状況での武器の使用を防止します。
米軍は、将来の自律型兵器システムの運用において、人間は常にサイクルのどこかに存在するが、このサイクルにおける人間の正確な位置は時間の経過とともに変化すると主張しています。これは多くの議論の対象となってきました。
「現実世界で使用するには、これらのアルゴリズムを信頼できなければなりません。」
2024 年 4 月 1 日、F-16 戦闘機の最初のバッチが、 VENOM プログラムに基づく自律型テストベッドがエグリン空軍基地に到着
ACE プログラムに加えて、近年アメリカ空軍が高度な自律技術のために使用している航空機は X-62A だけではありません。
現在、空軍はさらに6機のF-16航空機を改造し、大規模な共同自律試験のためのプロジェクトVENOMと呼ばれるプロジェクトを支援するための実験機に変えている。
以上がアメリカ空軍が初のAI戦闘機を公開し注目を集める！大臣はプロセス全体を通じて干渉することなく個人的にテストを実施し、10万行のコードが21回にわたってテストされました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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