DARPA entrena enjambres de drones para el combate urbano como parte del programa OFFSET

  • En diciembre de 2019, en un campamento al sureste de Hattiesburg, cientos de robots se reunieron para explorar un entorno urbano y luego convertir esos datos de exploración en información útil para los humanos.
  • OFFSET busca, entre otras cosas, diseñar enjambres de vehículos autónomos capaces de multiplicar las capacidades humanas a la hora de luchar en escenarios urbanos al mejorar su conciencia situacional.
  • A diferencia de otras iniciativas, OFFSET pretende lograr información en tiempo real de múltiples partes del campo de batalla permitiendo construir una imagen 3D del mismo en oposición a las limitaciones de las imágenes aéreas.

En una ciudad falsa situada en Mississippi, la agencia estadounidense DARPA está entrenando enjambres de robots terrestres y aéreos para la guerra, en concreto, para luchar en escenarios urbanos. En diciembre de 2019, en un campamento al sureste de Hattiesburg, cientos de robots se reunieron para explorar un entorno urbano y luego convertir esos datos de exploración en información útil para los humanos.

Estas pruebas y ejercicios, que se han estado llevando a cabo en el Centro de Entrenamiento de las Fuerzas Conjuntas situado en Camp Shelby, son en realidad las terceras que organiza DARPA como parte del Programa OFFSET (OFFensive Swarm-Enable Tactics). Este busca, entre otras cosas, diseñar enjambres de vehículos autónomos capaces de multiplicar las capacidades humanas a la hora de luchar en escenarios urbanos al mejorar su conciencia situacional por una parte y al multiplicar los dilemas del enemigo por otra.

A diferencia de otras iniciativas, OFFSET pretende lograr información en tiempo real de múltiples partes del campo de batalla. Los datos obtenidos serían fusionados, empleando una potente inteligencia artificial y presentados a los combatientes humanas de tal forma que a diferencia de lo que ocurre cuando se obtienen datos desde drones MALE o satélites, tuviesen una visión completa y en 3D del campo de batalla.

Iniciado en 2017 -hasta donde se sabe-, el programa OFFSET ha sido diseñado en forma de concurso, con los distintos contratistas compitiendo y recibiendo premios cada vez que logran alcanzar alguno de los hitos especificados en las condiciones del programa o cada vez que se adelantan a una fecha límite.

No es, sin embargo, una tarea sencilla, pues muchas de estas capacidades a desarrollar implican traducir las innovaciones propias de los videojuegos de estrategia en tiempo real a la vida real, como arrastrar y soltar unidades de grupos para darles órdenes o dejar otras unidades en espera o actuando según una lista de tareas hasta el momento preciso en el que deben participar del esfuerzo conjunto.

Para el ejercicio en el Campamento Shelby, los enjambres estuvieron formados tanto por robots terrestres (UGVs) como voladores (mini-UAVs). A estas máquinas se les encargó la tarea de encontrar objetos específicos de interés ubicados sobre, al lado e incluso en el interior de los edificios construidos para la ocasión en Camp Shelby.

Para ayudar a los robots en el experimento de campo, los organizadores sembraron el campo de maniobras con AprilTags. Estas etiquetas, que son similares a los códigos QR se usaron para marcar los sitios de interés, así como los peligros a evitar.

Evidentemente, en una situación real no van a encontrarse este tipo de ayudas en el campo de batalla. No obstante, a la hora de mejorar la inteligencia artificial que sirve para manejar estos enjambres, es una herramienta muy útil que permite el aprendizaje y que da a los robots la oportunidad de improvisar nuevas formas de coordinación y nuevos movimientos.

Además, la utilización de estas permite a los humanos que manejan los enjambres y que se encargan de la táctica (con el objetivo de que la IE aprenda nuevos procedimientos) ordenar a los robots que se muevan en el espacio real manipulando objetos en un entorno virtual. Para hacerlo posible, todos estos movimientos fueron guiados por gestos utilizando equipos de realidad virtual.

Los sistemas de mando por gestos fueron construidos por Charles River Analytics, Inc., la Universidad Case Western y la Universidad Northwestern, poniendo el acento en la mejora de la interacción entre humanos y máquinas. Del mismo modo, se empleó un sistema de gestión operativa de las tácticas de enjambre desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon y la empresa Soar Technology. Sus desarrollos permitieron al enjambre buscar y mapear un edificio por sí mismo y automatizar la asignación de recursos en el proceso de realización de tareas.

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