El aprendizaje conjunto crea datos inteligentes: Hensoldt y la Inteligencia Artificial

Hensoldt ya está implementando Inteligencia Artificial en muchos de sus productos. Sus diferentes divisiones trabajan juntas para mejorar y mejorar continuamente las aplicaciones, agrupando y compartiendo los beneficios de su diversa experiencia y perspectivas derivadas del uso inteligente de los datos, en el espíritu de su lema, "One Hensoldt".

El término Inteligencia Artificial (IA) se acuñó por primera vez en la década de 1950. Hoy en día, los nuevos métodos de adquisición y análisis de datos que ofrece el aprendizaje automático y el profundo están impulsando a la IA hacia un gran avance. El sistema puede conectar el conocimiento aprendido con nueva información y, si se desea, incluso seguir aprendiendo, gracias a una red neuronal entrenada con tecnología de aprendizaje profundo, de la misma manera que aprende un cerebro humano, un método ideal para utilizar de forma inteligente los diversos datos de los diferentes sensores Hensoldt”, nos dice Luis Gueren, director de Marketing de Hensoldt en Latinoamérica.

Módulo de sensor SETAS con dos conjuntos de generadores de imágenes IR/Visible (foto Hensoldt Optronics).

Todos los sensores Hensoldt generan datos: radar, UV, infrarrojo o espectro visual, ya sea terrestre, marino, aéreo o espacial. Y cuanto más avanzados son los sensores, más datos entregan. Esta gran cantidad de información, a menudo denominada big data. Pero es el análisis y la evaluación basados ​​en IA los que sacan a relucir el verdadero valor de estos datos. Hensoldt entendió esto desde el principio y respondió de manera proactiva con iniciativas de IA entre divisiones. La colaboración directa con expertos fuera de la empresa y el diálogo intensivo con establecimientos de investigación, como el Instituto de Tecnología de Karlsruhe, las universiades RWTH Aachen y de Ulm y varios institutos Fraunhofer le ha permitido crear nuevas redes, nuevos conocimientos y nuevas soluciones.

Numerosos desafíos

Este diálogo excepcionalmente transparente con la comunidad científica ha dado lugar a sinergias muy productivas que benefician a todas las partes y divisiones por igual. Al igual que en Internet de las cosas (IoT), esto implica vincular sensores con una infraestructura de TI (Tecnologías de la Información) emergente. Esta infraestructura hace posible almacenar enormes cantidades de datos de millones de casos discretos de escenarios de misiones reales de manera estructurada y reproducible y hacerlos utilizables para procesos de aprendizaje, impulsados ​​por máquinas en condiciones operativas.

El programa NGWS/FCAS está conectado en red con muchos otros sistemas de armas.

El sistema puede incluso integrar datos sobre objetos desconocidos de otras fuerzas. Esta infraestructura compartida crea dos requisitos previos fundamentales: la creación de una base de datos en la que, si se desea, Hensoldt comparte la soberanía sobre ellos del cliente y una cabeza de puente para los especialistas en sensores y datos propios de la empresa, quienes, gracias a su experiencia, pueden analizar los registrados y ponerlos a disposición para un nuevo ciclo de entrenamiento. En el transcurso de esto, los sensores aprenden a detectar situaciones y amenazas de forma autónoma, utilizando técnicas automáticas de base amplia.

Una vez que se completa la fase de aprendizaje, los modelos entrenados se pueden implementar para sus misiones en el nivel del sensor. En el futuro, estos sensores inteligentes, integrados en sistemas generales inteligentes, permitirán aplicaciones completamente nuevas y parcialmente autónomas. El uso de la IA permitirá analizar automáticamente incluso situaciones complejas e identificar amenazas potenciales en tiempo real. Hensoldt está emergiendo como algo más que un simple proveedor de sensores inteligentes.

El “Kalaetron Attack” representa la base de las nuevas capacidades de guerra electrónica del “Eurofighter”.

IA optrónica

Los sensores entenderán, no solo verán. En el futuro, los de Hensoldt se mejorarán aún más con la introducción de sistemas integrados más avanzados, que incluirán niveles de vanguardia de Inteligencia Artificial. Los sistemas de sensores tradicionalmente se basan en un procesador de computadora cercano o varios servidores en una sede central, para el procesamiento y la explotación de datos, pero la idea para los sistemas de próxima generación es que el sensor mismo haga gran parte de este trabajo Esto se basará en las funciones inteligentes existentes en los sistemas de sensores de Hensoldt, incluida la detección automática de objetos, el seguimiento de objetivos y la indicación de blancos en movimiento.

Los proyectos futuros, como el MGCS (Main Ground Combat System) o el FCAS (Future Combat Air System) se basan completamente en sensores inteligentes en los que la evaluación de datos de fotos y videos es realizada con Inteligencia Artificial, explica Gueren. En el camino para convertirse en un proveedor de sistemas, Hensoldt Optronics ya está trabajando en varias etapas evolutivas para resolver cuestiones como qué tecnología usar, cómo procesar grandes cantidades de datos y qué arquitecturas de software y hardware se requiere.

El nuevo avión de combate de sexta generación está conectado en red con muchos otros sistemas de armas. El sistema global tiene un alto grado de autonomía. Sin embargo, la IA ya se está implementando en soluciones existentes. En SETAS (See Through Armor System), por ejemplo, la IA combina una visibilidad completa de 360º ​​ con información de asistencia adicional y reconoce automáticamente objetos y anomalías. Con WAMI (Wide Area Motion Imagery), una combinación de cámaras y sensores suspendidos de un globo evalúa fotos aéreas directamente en el sensor. Esto permite monitorizar desde el aire una superficie de hasta 50 km². Al mismo tiempo, el sistema registra actividades sobre el terreno, que pueden pasar desapercibidas incluso para el observador más atento, ya que hay muchas de ellas sucediendo a la vez.

IA en Radares

Los sistemas de radar proporcionan imágenes del aire o del suelo incluso cuando la visibilidad se ve comprometida por nubes, humo o lluvia. La alta calidad de los radares de Hensoldt permite identificar un número cada vez mayor de objetos. Sin el apoyo de la IA, las imágenes situacionales producidas de esta manera rápidamente se vuelven confusas o requieren mucha intervención humana. Hoy en día, el reconocimiento automático de objetivos a través de firmas de radar ya brinda al operador un apoyo importante, ayudándole a enfocarse directamente en los UAS (Unmanned Aerial System), por ejemplo, sin distraerse con las aves. Las huellas de objetivos en movimiento se pueden identificar de manera más fácil y eficiente y se pueden distinguir de las falsas (reconocimiento).

Radar aerotransportado PrecISR de Hensoldt.

Al igual que las fotografías aéreas o satelitales, los radares SAR permiten registrar imágenes terrestres de alta resolución durante el día, independientemente de las condiciones climáticas. Sin embargo, hasta ahora estas imágenes debían ser interpretadas por personal especialmente capacitado. Aquí es donde entra en juego la IA. Con la ayuda de datos de entrenamiento reales y simulados, se pueden escanear automáticamente vastas áreas de la superficie terrestre en busca de objetos relevantes, para proporcionar una imagen de la situación de amenaza actual. De esta manera, los datos de sensores simples pueden dar como resultado imágenes de radar anotadas de alta resolución, que ya no requieren análisis por parte de personal capacitado y, en cambio, pueden ser utilizadas por casi cualquier persona, detalla Gueren.

IA para la guerra electrónica

Los futuros campos de aplicación se caracterizarán por escenarios cada vez más complejos, en los que será necesario tomar decisiones basadas en grandes cantidades de información, en plazos cada vez más cortos. Los sensores inteligentes del mañana tendrán un papel crucial que desempeñar en esto. En un campamento de código compartido con Microsoft, Hensoldt ya ha demostrado cómo podría ser este tipo de sensor inteligente.

Los campos de aplicación son prácticamente ilimitados ya que los sistemas aprenden continuamente. Por ejemplo, las plataformas de reconocimiento aerotransportado pueden protegerse mejor utilizando varios sensores. La combinación de LiDAR, radar y sensores electro-ópticos que se utiliza aquí permite crear una imagen situacional fusionada, que es significativamente más resistente a los procesos disruptivos. Sobre la base de la superposición de tareas, Hensoldt claramente se beneficia aquí de los rápidos desarrollos realizados en el sector civil. (Pablo Ortega)