人工知能の実験室外での応用が再び進展を遂げました。ロッキード・マーチン社（Lockheed Martin）とアメリカ空軍試験飛行学校（U.S. Air Force Test Pilot School）は、一連の飛行テストを完了しました。その中で、ある人工知能エージェントがリアルタイムのセンサーデータを使用して戦闘機を操縦し、別の航空機を特定して迎撃しました。このテストは、閉ループ空中自律システムの最も明確なデモンストレーションの一つを示しています。この人工知能は、シミュレーション入力に依存せず、機載の実際のセンサーデータを処理し、飛行中に戦術的な決定を下します。
エンジニアは8回の出動で27回の自律迎撃を完了し、使用された航空機はX-62A可変飛行シミュレーションテスト機で、より広く知られているコード名はVISTAです。
テストの焦点は「レギオンポッド」（Legion Pod）と呼ばれるセンサーキットで、これは飛行中にリアルタイムのT-38航空機を追跡します。その赤外線探索および追跡データは、機載の人工知能エージェントに直接入力され、X-62Aを制御し、戦術的迎撃位置に誘導します。このアプローチは、以前の多くの人工知能デモとは異なり、後者は通常、シミュレーションターゲットや事前生成されたデータセットに依存していました。リアルタイムのセンサーデータを使用することで、自律ソフトウェアは軍事パイロットが実際の任務で遭遇するさまざまな情報にアクセスできるようになります。ロッキード・マーチン社は、エンジニアが約3か月で人工知能の統合、ソフトウェアの検証、地上テストを完了したと述べています。
同社は「超大質量」人工知能開発フレームワークのおかげでこのプロセスを加速でき、チームは従来の方法よりも早く新しい自律エージェントを開発段階から飛行テストに移行できるようになったとしています。
ロッキード・マーチン社が人工知能自律飛行テストで重要な進展を遂げる
ロッキード・マーチン社スカンクワークスの副社長兼ゼネラルマネージャーであるロン・フェーレン（Ron Fehlen）は、これらの飛行が同社の人工知能がリアルタイムで戦闘関連の機動を実行する際に機密の赤外線探索および追跡情報を処理できることを証明したと述べました。彼はこのマイルストーンを、アメリカの軍事航空戦闘能力が人工知能の支援に向けて重要な一歩を踏み出したと説明しました。
この飛行活動は、アメリカ空軍試験飛行学校における自律航空の取り組みの増加をさらに拡大しました。この学校は、X-62Aを飛行実験室としてますます多く使用し、人工知能技術を評価し、その後、戦闘機に適用しています。ロッキード・マーチン社のセンサーおよびグローバルサポートの副社長兼ゼネラルマネージャーであるステイシー・クビチェック（Stacy Kubicek）は、正確な認識が依然として重要であるが、これらのセンサーが即座に応答できる自律システムに直接接続できるとき、より大きな価値がもたらされると述べました。これらの企業は、特定の任務を人工知能に委ねることで、パイロットの複雑な任務における負担を軽減できると考えています。
これにより、空勤者は戦術的な決定により多くの注意を向けることができ、自律ソフトウェアが時間に敏感な行動を処理します。
最新の実験は、X-62Aの将来のアップグレードの基盤を築きました。ロッキード・マーチン社は、この航空機の今後の任務システムのアップグレードが機載センサー、作戦システム、および新世代の軍事ネットワークで機能する複数の人工知能エージェント間のより緊密な統合をサポートすると述べています。スカンクワークスは、数十年にわたりX-62Aプログラムを支援しており、そのオープンなソフトウェアおよびハードウェアアーキテクチャを開発しています。この設計により、エンジニアは航空機を一から再設計することなく、新技術を迅速に統合できるようになります。これらのデモは依然としてテストプログラムに属していますが、アメリカ軍がどのように人工知能を未来の空中戦に組み込む計画を立てているかの別の指標を提供しています。
この技術の目標は、任務のパートナーとして、情報をより迅速に処理し、すべての瞬間が重要な時に複雑な機動を実行できることであり、パイロットを置き換えることではありません。