Un nouveau chapitre est apparu dans l'histoire des machines battant les humains: l'IA a de nouveau vaincu le pilote humain dans un combat aérien virtuel. Le concours AlphaDogfight était le test final des algorithmes de réseau neuronal développés pour l'armée américaine. Et la meilleure démonstration des capacités d'agents autonomes intelligents capables de vaincre les avions ennemis en combat aérien. Plus de détails - dans le matériel Cloud4Y.
Ce n'est pas la première fois qu'une IA bat un pilote humain. Des tests en 2016 ont montré qu'un système d'intelligence artificielle peut battre un instructeur de vol de combat expérimenté. Mais la simulation DARPA de jeudi était sans doute plus significative, car elle opposait de nombreux algorithmes les uns aux autres, puis aux humains dans des environnements difficiles. En plus d'intégrer l'IA dans les véhicules de combat pour améliorer leur capacité de combat, de telles simulations peuvent également aider à former des pilotes humains.
Début
En août dernier, la Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) a sélectionné huit équipes pour participer à une série de tests. La liste comprend Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Heron Systems, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI et SoarTech (comme vous pouvez le comprendre, ainsi que de grands entrepreneurs de l'industrie de la défense comme Lockheed Martin, de petites entreprises comme Heron Systèmes).
L'objectif du programme était de créer des systèmes d'IA pour les drones de combat et les ailiers sans pilote couvrant les combattants habités. Les scientifiques et les militaires s'attendent à ce que l'IA soit en mesure de mener des combats aériens plus rapidement et plus efficacement que les humains, et de réduire le fardeau du pilote, lui donnant le temps de prendre des décisions tactiques importantes dans une mission de combat plus large.
La première phase des essais AlphaDogfight s'est tenue en novembre 2019 au laboratoire de physique appliquée de l'Université Johns Hopkins. Sur celui-ci, des algorithmes de réseau neuronal créés par différentes équipes ont mené une bataille aérienne avec le système d'intelligence artificielle rouge, créé par des spécialistes de la DARPA. Les batailles entre les algorithmes se sont déroulées en mode 1x1 à un niveau de difficulté faible. La deuxième étape des tests a eu lieu en janvier 2020. Il différait du premier par une complexité accrue. La phase de test finale, qui a eu lieu le 20 août 2020, pourrait être visionnée en direct sur la chaîne YouTube DARPA .
Les tests ont été réalisés dans le simulateur d'avion FlightGear à l'aide du modèle logiciel de dynamique de vol JSBSim. Dans les deux premières étapes, des algorithmes de réseau neuronal contrôlaient les chasseurs lourds F-15C Eagle, et dans la troisième, le F-16 Fighting Falcon moyen.
Comment une machine a vaincu un homme
Au troisième stade des tests, les algorithmes de réseau neuronal ont d'abord mené des batailles aériennes les uns avec les autres. Le gagnant de toutes les batailles a été le système créé par Heron Systems. Les batailles aériennes se sont déroulées à courte distance en utilisant uniquement un armement de canon.
L'algorithme de Heron Systems a ensuite mené un combat aérien avec un pilote de chasse et instructeur expérimenté de l'US Air Force, l'indicatif d'appel Banger. Au total, cinq batailles ont été livrées. L'algorithme d'IA a triomphé de tout. «Les techniques de combat aérien standard que les pilotes de chasse apprennent n'ont pas fonctionné», a admis le pilote qui a perdu la voiture. Mais dans les derniers tours, l'homme a pu tenir plus longtemps.
La raison en est que les IA n'ont pas pu apprendre de leur propre expérience lors de tests dans le monde réel. Au cinquième et dernier round du combat aérien, le pilote humain a été en mesure de changer considérablement sa tactique, ce qui lui a permis de tenir beaucoup plus longtemps. Cependant, le manque de vitesse d'entraînement d'un pilote expérimenté a conduit à sa défaite.
Un autre gagnant du test est l'apprentissage par renforcement profond, dans lequel des algorithmes d'intelligence artificielle testent encore et encore, parfois très rapidement, un problème dans un environnement virtuel jusqu'à ce qu'ils développent quelque chose comme la compréhension. Le type de réseau neuronal utilisé par les développeurs n'est pas divulgué. Heron Systems a utilisé l'apprentissage par renforcement pour entraîner le réseau neuronal. Pendant la formation, le réseau a effectué quatre milliards de simulations.
Le deuxième résultat en combat aérien virtuel a été montré par un algorithme développé par Lockheed Martin. Sa préparation a également été réalisée en entraînant un réseau de neurones avec renforcement.
Quelques détails
Lee Rietholz, directeur et architecte en chef de l'intelligence artificielle chez Lockheed Martin, a déclaré aux journalistes après des tests qu'essayer de bien faire fonctionner l'algorithme en combat aérien est très différent d'un logiciel d'enseignement pour simplement «voler», c'est-à-dire maintenir une certaine direction, altitude et vitesse.
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Il ne fait aucun doute que l'IA peut apprendre, et très rapidement. En utilisant des ressources locales ou cloud pour simuler des batailles aériennes, il peut répéter la leçon encore et encore sur plusieurs machines. Lockheed, comme plusieurs autres équipes, avait un pilote de chasse. Ils pourraient également exécuter des ensembles de formation sur 25 serveurs DGx1 en même temps. Mais ce qu'ils ont fini par produire pourrait fonctionner sur un seul GPU . En comparaison, après la victoire, Ben Bell, ingénieur principal en apprentissage automatique chez Heron Systems, a déclaré que leur algorithme avait subi au moins 4 milliards de simulations et avait acquis environ 12 ans d'expérience.
En conséquence, la DARPA a félicité la start-up Heron Systems pour cette victoire , dont l'algorithme a réussi à contourner le développement de grandes entreprises comme Lockheed Martin.
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