Este fotograma de una presentación del Ejército de los EE.UU. en la conferencia virtual de la Asociación del Ejército de los EE.UU. muestra cómo el servicio quiere conectar los satélites con los sistemas de armas para atacar amenazas de gran calado. (Ejército de los EE.UU.)
El Ejército de los Estados Unidos está trabajando para mejorar su red a un ritmo rápido, aumentando el ancho de banda, reduciendo la latencia y haciéndola más robusta para la futura lucha. Entonces, ¿por qué quiere enviar menos datos a través de esa red?
En la conferencia virtual de la Asociación del Ejército de los Estados Unidos esta semana, los oficiales enfatizaron que para llevar los datos de los sensores a los sistemas de armas aún más rápido, necesitan llevar la computación al límite. Y para golpear objetivos protegidos y de gran profundidad, el Ejército necesita ver más lejos para percibir amenazas potenciales, crear datos de objetivos y enviar una solución al mejor sistema de fuego para una respuesta rápida.
El concepto se conoce más frecuentemente como la línea de tiempo entre el sensor y el disparador, y el Ejército está poniendo grandes esfuerzos en acortar esa línea de tiempo tanto como sea posible para poder responder a las amenazas de manera efectiva. Parte de ese esfuerzo implicará cambiar el paso de procesamiento del puesto de mando al sensor, dijeron los oficiales del Ejército.
Esto se conoce como procesamiento de borde.
"El procesamiento de bordes es algo en lo que estamos muy interesados por varias razones. Y lo que quiero decir con eso es tener sensores inteligentes que no sólo puedan detectar al enemigo, [sino] identificar, caracterizar y localizar, y hacer todas esas tareas en el procesamiento de sensores", dijo John Strycula, el director del grupo de trabajo del Ejército enfocado en inteligencia, vigilancia y reconocimiento.
El procesamiento en el sensor proporciona dos grandes beneficios. Primero, la inteligencia artificial procesará esos datos más rápido de lo que podría hacerlo un humano. Segundo, si los datos son procesados en el borde, el sensor no tiene que ocupar un ancho de banda masivo para enviar todos los datos en bruto que está recolectando de vuelta a través de la red; sólo necesita enviar su producto final.
"Si sólo tengo que enviar de vuelta un simple mensaje del sensor que diga que el objetivo está aquí - aquí está la ubicación y aquí está lo que vi y aquí está mi porcentaje de confianza - frente a enviar de vuelta toda la imagen a través de la red, se reducen esos requisitos de ancho de banda", dijo Strycula.
"Estamos cambiando la red por la computación en muchas áreas, y lo que quiero decir es que estamos agregando la computación a lugares que nunca estuvo destinada a ser - nunca se imaginó que fuera - como en el propio sensor o en la plataforma co-ubicada con el sensor", dijo Alexander Miller, asesor senior de ciencia y tecnología del G-2. "Al intercambiar esa computadora por el tiempo de la red, no tenemos que aprovechar tanto la red para mover esos datos".
Pero esa compensación implica un riesgo, señaló Miller. Los comandantes y operadores no obtendrán la imagen completa que podrían recibir de más datos en bruto. Eso significa que tendrán que confiar en los sistemas de inteligencia artificial para que les envíen los datos precisos que necesitan.
El Ejército pudo demostrar algunas de esas florecientes capacidades de inteligencia artificial en el Proyecto Convergencia, la campaña de aprendizaje del servicio para integrar nuevas capacidades de inteligencia artificial, de detección y de red, en septiembre.
Tomemos la carga útil del Dead Center, por ejemplo. Una vez instalado en un dron de Águila Gris, el sistema de IA procesó todos los datos de los sensores recogidos por el dron. En lugar de hacer que el Águila Gris enviara esos datos en bruto a un puesto de mando para su procesamiento, sólo para enviarlos de vuelta al dron, el Centro Muerto fue capaz de detectar automáticamente las amenazas y crear datos sobre los objetivos.
"Una de las principales ventajas [del Proyecto Convergencia] es que necesitamos salir del negocio de sólo empujar los datos", dijo Douglas Matty, director de capacidades de IA en el Comando Futuro del Ejército.
El Nodo de Acceso de Inteligencia Táctica, o TITAN - una nueva estación terrestre escalable y portátil en desarrollo - y su contraparte de IA, Prometheus, están siendo construidos para realizar una tarea similar.
El Ojo de Cernícalo es un pequeño prototipo de satélite de bajo costo e imágenes visibles diseñado para proporcionar imágenes casi en tiempo real al soldado de tierra a nivel táctico. (Cortesía del Centro Técnico de Defensa Espacial y de Misiles)
En el Proyecto Convergencia, un sustituto de TITAN pudo tomar imágenes de los satélites, convertirlas en datos de objetivo y luego enviar esa solución a través de las comunicaciones por satélite a los operadores. Ese proceso redujo drásticamente la cantidad de ancho de banda utilizado en la cadena de sensores a disparos.
Usando la IA en el Proyecto Convergencia, el Ejército fue capaz de reducir el tiempo de la cadena de sensor a disparador de 20 minutos a 20 segundos.
"De lo que nos dimos cuenta allí es que con los avances en lo que algunos llaman guerra algorítmica, ya no tienes que empujar todos los datos a todos los nodos", explicó Matty. "Puedes procesar y tener los requisitos de computación y almacenamiento en el lugar para manejar los datos en el punto de necesidad, y luego compartir esa información para facilitar la colaboración"
Fuente:https://www.c4isrnet.com